大家参考开源项目地址： https://github.com/plotly/plotly.js ? 这个库是使用js写的前端，所以画出来的图非常的漂亮，不像matplotlylib画出来的那么生硬。...plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以： pip install plotly 在python里面使用plotly画图非常的简单，我们先来看一个简单的柱状图例子： import...使用起来非常的方便，和matplotlylib画图步骤很像，下面我们再来看看一组关于个性化显示的例子： 利用plotly express自带的数据集，画一个简单的柱状图： import plotly.express...折线图 折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。比如我们经常看到的监控数据图，一般都是折线图。...箱型图 箱形图（Box-plot）又称为盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。
在现代的数据分析和机器学习项目中，Plotly的使用变得越来越普遍，因为它不仅美观，而且可以轻松嵌入到网页或Jupyter Notebook中，供他人交互使用。...Plotly能够创建的图表类型包括但不限于： 折线图 柱状图 饼图 散点图 地理地图 ️ 此外，它还支持3D图形、时间序列图、热图、平行坐标图等复杂图形。 1.2 为什么选择Plotly？...的常见问题解答 ❓ 4.1 为什么我的图表无法正常显示？...通常这是由于在某些IDE中（如PyCharm）使用plotly时，无法自动打开浏览器窗口。...可以尝试将图表保存为HTML文件： plot(fig, filename='my_plot.html') 然后手动在浏览器中打开这个文件。
如果你不会编程，又想绘制一些好看的图片，除了其他绘图软件以外，我这里给大家推荐一个工具——Plotly，这个工具我收藏很久了，也没有用过，今天突然想起来，就分享给大家，具体怎么用大家自己去探索。...我们在Plot Type选项处可以看见能绘制的各种图形，绘图分2类，一类是Chart，一类是Distributions，如下： ?...在右上角区域输入数据或者通过import导入本地数据。左侧设置各种图形参数。右下角显示绘制的图形。 ? 输入数据后，和Excel一样，选中数据区域，右键有绘图选项。 ?...具体绘图你们自己看官方教程去探索吧， 官方教程：https://plotly.com/chart-studio-help/tutorials/ 比如热图教程： https://plotly.com/chart-studio-help...统计图 ? 热图 ? 散点图 ? 聚类图 ?
为了节省空间，有时会将多个图表合并到一张图上。但是请放心，你可以在这个Repo或相应的Jupyter Notebook中找到所有基本代码。...· 自由选择权：回答下面这个问题：“你是否对自己生活的选择自由感到满意？” · 慷慨：对“过去一个月是否给慈善机构捐过款?”...人均GDP与生活阶梯的关系，不同颜色表示不同大洲和人口规模 小提琴图 小提琴图结合了盒状图和核密度估计值。它的作用类似于盒状图，显示了定量数据在分类变量之间的分布，以便对这些分布进行比较。...我最喜欢的一种绘图类型就是FacetGrid的热图，即每一个网格都有热图。...Facet热图，外层的行显示在一年内，外层的列显示人均GDP，内层的行显示政治清廉，内层的列显示大洲。我们看到幸福指数朝着右上方向增加（即，高人均GDP和高政治清廉）。
Plotly 的 Python 库是可以免费使用的，在离线模式可以创建数量不限的图表，在线模式因为用到了 Plotly 的共享服务，只能生成并分享 25 张图表。...本文中的所有可视化图表都是在 Jupyter Notebook 中使用离线模式的 plotly + cufflinks 库完成的。...在使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后，你可以用下面这样的代码在 Jupyter 里完成导入： 单变量分布：柱状图和箱形图 单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法...关系热图 为了体现多个数值变量间的关系，我们可以计算它们的相关性，然后用带标注热度图的形式进行可视化： 自定义主题 除了层出不穷的各种图表外，Cufflinks 还提供了许多不同的着色主题，方便你轻松切换各种不同的图表风格...下面两张图是在图表工坊里制作的： 讲了这么多，看都看累了吧？然而我们还并没有穷尽这个库的所有功能。
Plotly 的 Python 库是可以免费使用的，在离线模式可以创建数量不限的图表，在线模式因为用到了 Plotly 的共享服务，只能生成并分享 25 张图表。...在使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后，你可以用下面这样的代码在 Jupyter 里完成导入： ?...关系热图 为了体现多个数值变量间的关系，我们可以计算它们的相关性，然后用带标注热度图的形式进行可视化： ? ?...在 Plotly 图表工坊（Plotly Chart Studio）里编辑 当你在 Jupyter Notebook 里生成了这些图表之后，你将会发现图表的右下角出现了一个小小的链接，写着“Export...下面两张图是在图表工坊里制作的： ? ? 讲了这么多，看都看累了吧？然而我们还并没有穷尽这个库的所有功能。
2015年度十大Plotly图形、图表以及可视化数据 文章整理出了2015年最优秀的十个Plotly图表，这些交互式的图表使用Plotly的web app和APIs制作而成 第十位. “2001-2014...学习如何运用Plotly 在Python里绘制这种聚类树状热点图(Learn how to make this dendrogram heatmap)，你也可以使用ggplot2来实现。 第五位....这个注释热图(annotated heatmap)由Plotly的软件工程师chelsea_lyn绘制。...学习如何运用Plotly 在Python里绘制这种注释热图（how to make this annotated heatmap) ，你也可以或者在Plotly web app里用R, Matlab 或者...这个弦图（chord diagram）是empet在Python里绘制的。
我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。这些典型的图对于数据可视化是必不可少的。...有了这个图，我们可以很容易地获得数据集的总体信息。数据集是什么样子的?让我们来看看。 让我们用Plotly Express库[1]可视化数据。Plotly库提供了一个交互式绘图工具。...3、等高线密度图（Contour ） 二维等高线密度图是可视化特定区域内数据点密度的另一种方法。这是为了找到两个数值变量的密度。例如，下面的图显示了在每个阴影区域有多少数据点。...单词有很多，有些是经常出现的，有些是很少出现的。在词云图中，所有单词都被绘制在特定的区域中，频繁出现的单词被高亮显示(用较大的字体显示)。...我们也可以用这个图从文本中找到经常出现的单词。 总结 数据可视化是数据科学中不可缺少的一部分。在数据科学中，我们与数据打交道。手工分析少量数据是可以的，但当我们处理数千个数据时它就变得非常麻烦。
Seaborn 旨在使绘图更加容易，并且能够自动处理复杂的可视化任务，比如分类数据的分布、多变量关系以及热图等。...热图和集群图：Seaborn 可以绘制热图（heatmap）来展示变量之间的关系，以及使用集群图（clustermap）来展示数据集的层次结构。...多种图表类型：Plotly 支持多种图表类型，包括散点图、线图、条形图、箱线图、热图、3D 图表、地图以及仪表板等。...多平台支持：Plotly 可以在多种平台上使用，包括 Jupyter 笔记本、网页应用、移动设备等。...Bokeh 允许用户创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、热图等，而且这些图表都可以在 Web 浏览器中交互式地操作。
生成的可视化图可以清晰地显示曲面。...示例 8：带注释的热图 import plotly.express as px import numpy as np # Generate sample data np.random.seed(42)...，我们利用 Plotly Express 绘制了一个带有注释的热图。...，我们采用了Dash来制作一个动态仪表盘，这个框架使用了Plotly来构建网络应用程序。...，我们使用 Plotly 创建了一个漏斗图，表示一个具有不同阶段的连续过程。
32、热图 热图 (Heatmap) 通过色彩变化来显示数据，当应用在表格时，热图适合用来交叉检查多变量的数据。...热图适用于显示多个变量之间的差异；显示当中任何模式；显示是否有彼此相似的变量；以及检测彼此之间是否存在任何相关性。...可是，过多气泡会使图表难以阅读，但我们可以在图表中加入交互性功能来解决这个问题（点击或把鼠标悬停在气泡上以显示隐藏信息），也可选择重组或筛选分组类别。...41、箱形图 箱形图又称为「盒须图」或「箱线图」，能方便显示数字数据组的四分位数，可以垂直或水平的形式出现。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。
例如，使用与之前相同的数据，我们可以创建一个热图，而无需明确设置x和y标签： correlation = new_profile.corr() sns.heatmap(correlation, annot...=True) 这使得热图在视觉上更有吸引力，而不需要额外的配置。...推荐阅读(点击阅读)：Pandas+Matplotlib+Plotly，完美解决 Python 数据分析问题 优点 与R相似 如果你熟悉在R中创建绘图，并在使用Python时怀念它的功能，Plotly是一个很好的选择...应用于一个图的变化可以自动反映在另一个具有类似变量的图中。这个功能允许探索多个地块之间的关系。...例如，如果我们想将全球Github用户的总星数热图可视化，并识别出拥有大量顶级用户和星数的地区，Folium热图插件就可以实现这一目的。
时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成，使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。 但是在处理超长的时间轴时有一个问题。...为了解决这个问题，本文将介绍6种简单的技巧，帮助更有效地呈现长时间序列数据。 获取数据 本文将使用都柏林机场每日数据，包含自1942年以来在都柏林机场测量的气象数据。...px.box(df_temp, x='month_year', y='meantp') 5、分组并显示比例 这种方法可以将时间序列图转换为热图，结果将显示总体平均月温度，并且可以使用颜色标度来比较数据的大小...使用简单的时间序列图显示超长时间序列数据可能会由于重叠区域而导致图表混乱。...我相信还有其他可视化方法也可以用来解决这个问题。如果有任何建议，请随时留言。
5. pygal 与Bokeh和Plotly一样，pygal提供可以嵌入Web浏览器的交互式图。它的主要区别在于能够将图表输出为SVG格式。如果你使用较小的数据集，SVG格式的图像就可以了。...与Bokeh一样，Plotly的强项正在制作交互式图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图，树状图和3D图表。...可以使用它来创建各种地图类型，例如等值线，热图和点密度贴图。你必须安装Pyglet（面向对象的编程接口）才能使用geoplotlib。...missingno 允许你使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性，而不是通过大篇幅的表格。你可以根据热图或树形图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。 10....为什么使用Chartify？ 一致的输入数据格式：花费更少的时间来转换数据。所有绘图功能都使用一致的整齐的数据格式。 智能默认样式：创建一个漂亮的图表，只需要很少的自定义变量。
报告中的幸福定义为对“ Cantril阶梯问题”的回答，要求被调查者以0到10的等级评估他们今天的生活，最糟糕的寿命为0，最可能的寿命为10。 在整篇文章中，将Life Ladder用作目标变量。...Pandas进行基本绘图 漂亮：与Seaborn的高级绘图 很棒：使用plotly创建很棒的交互式图 Python绘图历史 大约两年前，开始更认真地学习Python。...figsize期望一个元组（例如，figsize=(12,8)经常使用的） title：向图表添加标题。在大多数情况下，用它来澄清图表中显示的内容，以便当回到图表上时，可以快速确定发生了什么。...最喜欢的绘图类型之一是热图FacetGrid，即网格每个面上的热图。...Plotly具有三个重要功能： 悬停：将鼠标悬停在图表上时，将弹出注释 互动性：无需任何其他设置即可使图表互动（即穿越时空） 漂亮的地理空间图： Plotly具有一些内置的基本地图绘制功能，可以使用mapbox
例如，使用与之前相同的数据，我们可以创建一个热图，而无需明确设置x和y标签： correlation = new_profile.corr() sns.heatmap(correlation, annot...=True) 这使得热图在视觉上更有吸引力，而不需要额外的配置。...优点 与R相似 如果你熟悉在R中创建绘图，并在使用Python时怀念它的功能，Plotly是一个很好的选择。它允许你用Python实现同样水平的高质量绘图。...应用于一个图的变化可以自动反映在另一个具有类似变量的图中。这个功能允许探索多个地块之间的关系。...例如，如果我们想将全球Github用户的总星数热图可视化，并识别出拥有大量顶级用户和星数的地区，Folium热图插件就可以实现这一目的。
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