首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Plotly -如何在单个图中复制相同的直方图

Plotly是一个用于数据可视化和分析的开源库。它提供了丰富的图表类型和交互功能,可以帮助用户更好地理解和展示数据。

要在单个图中复制相同的直方图,可以使用Plotly的subplot功能。subplot允许将多个图表组合在一个图中,可以按照不同的布局方式排列。

以下是在单个图中复制相同的直方图的步骤:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
  1. 创建一个子图布局:
代码语言:txt
复制
fig = make_subplots(rows=1, cols=2)

这里创建了一个包含1行2列的子图布局。

  1. 添加直方图到子图布局中:
代码语言:txt
复制
fig.add_trace(go.Histogram(x=data), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Histogram(x=data), row=1, col=2)

这里假设data是包含数据的列表或数组。通过add_trace方法将两个直方图添加到子图布局中,分别放置在第一行第一列和第一行第二列。

  1. 设置图表的布局和样式:
代码语言:txt
复制
fig.update_layout(title='Duplicate Histogram', showlegend=False)
fig.update_xaxes(title_text='X-axis', row=1, col=1)
fig.update_xaxes(title_text='X-axis', row=1, col=2)
fig.update_yaxes(title_text='Count', row=1, col=1)
fig.update_yaxes(title_text='Count', row=1, col=2)

这里使用update_layout方法设置图表的标题,并使用update_xaxes和update_yaxes方法设置轴的标题。

  1. 显示图表:
代码语言:txt
复制
fig.show()

使用show方法显示图表。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云图像处理(Image Processing)服务,该服务提供了丰富的图像处理功能,可以用于图像的分析和处理。

腾讯云产品介绍链接地址:腾讯云图像处理

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

当Sklearn遇上Plotly,会擦出怎样火花?

Plotly Express 回归 这里我们将一起学习如何使用plotly图表来显示各种类型回归模型,从简单模型线性回归,到其他机器学习模型决策树和多项式回归。...重点学习plotly各种功能,使用不同参数对同一模型进行比较分析、Latex显示、3D表面图,以及使用plotly Express进行增强预测误差分析。...通过Plotly Express 可以将普通最小二乘回归趋势线添加到带有trendline参数散点图中。为此需要安装statsmodels及其依赖项。...这里使用Scikit-learn来分割和预处理我们数据,并训练各种回归模型。 线性回归可视化 可以使用Scikit-learn线性回归执行相同预测。...单个函数调用来绘制每个图形 第一个图显示了如何在单个分割(使用facet分组)上可视化每个模型参数分数。 每个大块代表不同数据分割下,不同网格参数R方和。

8.5K10

推荐:这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

使用直方图(histograms),箱形图(box)或小提琴图(violin plots)可视化单变量分布: 直方图 ? 箱形图 ? 小提琴图 ?...04 颜色面板和序列 在上面的一些图中你会注意到一些不错色标。...通过这些,你可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据探索。在你Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用交互: ?...主题(Themes)允许你控制图形范围设置,边距、字体、背景颜色、刻度定位等。你可以使用模板参数应用任何命名主题或主题对象: ?...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记清晰映射,并具有图形启发语法签名,可让你直接映射这些标记变量, x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column

5K10
  • 强烈推荐一款Python可视化神器!

    Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。 使用直方图(histograms),箱形图(box)或小提琴图(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: ? 箱形图: ?...颜色面板和序列 在上面的一些图中你会注意到一些不错色标。...通过这些,您可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据探索。 在你Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用交互: ?...主题(Themes)允许您控制图形范围设置,边距、字体、背景颜色、刻度定位等。 您可以使用模板参数应用任何命名主题或主题对象: ?...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记清晰映射,并具有图形启发语法签名,可让您直接映射这些标记变量, x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column

    4.4K30

    这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器

    image.png 颜色面板和序列 在上面的一些图中你会注意到一些不错色标。...通过这些,您可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据探索。...主题(Themes)允许您控制图形范围设置,边距、字体、背景颜色、刻度定位等。...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记清晰映射,并具有图形启发语法签名,可让您直接映射这些标记变量, x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column...这种方法强大之处在于它以相同方式处理所有可视化变量:您可以将数据框列映射到颜色,然后通过更改参数来改变您想法并将其映射到大小或进行行分面(facet-row)。

    3.7K20

    这才是你寻寻觅觅想要 Python 可视化神器!

    颜色面板和序列 在上面的一些图中你会注意到一些不错色标。...通过这些,您可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据探索。 在你Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用交互: ?...主题(Themes)允许您控制图形范围设置,边距、字体、背景颜色、刻度定位等。 您可以使用模板参数应用任何命名主题或主题对象: ?...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记清晰映射,并具有图形启发语法签名,可让您直接映射这些标记变量, x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column...这种方法强大之处在于它以相同方式处理所有可视化变量:您可以将数据框列映射到颜色,然后通过更改参数来改变您想法并将其映射到大小或进行行分面(facet-row)。

    4.2K21

    干货分享 | 关于“Plotly可视化教程(一)

    当然,除了“plotly”这个模块,本文也会提到“cufflinks”也就是对“plotly”模块封装过之后模块,相当于是“seaborn”之于“matplotlib”关系。...pip install plotly 导入相关模块并读取数据,并对可视化做一定设置 # plotly standard imports import plotly.graph_objs as go...(world_readable=True, theme='pearl') df = pd.read_parquet('medium_data_2019_01_06') 02 直方图 我们先从简单直方图开始...上面的可视化结果是对单个变量走势,当然要是我们觉得直方图中图形颜色、线条粗细不是很满意时候,我们也可以通过其中几个参数来进行调整 df['claps'].iplot(kind='hist',...正如直方图中,可以针对两个变量来进行可视化,折线图也亦是如此,我们来看一下“fans”和“claps”这两列在时间不断推进过程中,走势是如何发生变化,代码如下,几乎和上面的单个变量可视化代码十分地类似

    84520

    Python|Plotly数据可视化(代码+应用场景)

    ,其与条形图含义相同,只是呈现方式不同。...,A公司和B公司在2021年每个月营业额。...node用于给出基本配置项: pad:图中空白分隔空隙大小; thickness:图中节点宽度(每个连接处长方形); line:每个节点边框线颜色和粗细; label:每个节点名字(包含一层...,通常用于展示数据分布,常见散点图都是二维图形,也就是说能够展示两个维度之间数据分布,展示身高和体重分布等。...绘制直方图时,最简单我们只需要一个维度数值型数据即可,复杂我们可以同时使用多组数据绘制组合直方图。 切记不要把直方图和柱状图混为一谈,在使用场景上二者是有一定差异

    3K20

    万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

    直方图和核密度分布都是可视化特定变量关键特征有效方法。下面来看看如何在一个图表中生成单个变量或多个变量分布。 ?...在每个图中,中心图(散点图,二元KDE,hexbin)有助于理解两个变量之间联合频率分布。此外,在中心图右边界和上边界,描述了各自变量边际单变量分布(用KDE或直方图表示)。...Seaborn双标图,散点图、二元KDE和Hexbin图都在中心图中,边缘分布在中心图左侧和顶部。 散点图 散点图是一种可视化两个变量联合密度分布方法。...这种类型绘图有助于在一个图中可视化四维和度量。代码有点麻烦,但是可以根据使用者需要快速调整。需要注意是,这种图表不能很好地处理缺失值,所以需要大量数据或适当分段。 ?...结束语 本文展示了如何成为一名真正Python可视化专家、如何在快速探索时更有效率、以及如何在董事会会议前创建更漂亮图表、还有如何创建交互式绘图图表,尤其是在绘制地理空间数据时,十分有用。

    3.1K10

    Python中最常用 14 种数据可视化类型概念与代码

    堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据大小情况。 分类: 堆积柱状图: 比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图: 适合展示同类别的每个变量比例。...以下是如何在情节中做到这一点: import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query("country=='Canada'") fig =...直方图是数值数据分布近似表示。...双峰分布 在这个直方图中,有两组呈正态分布直方图。它是在数据集中组合两个变量结果。...小提琴图 一般来说,小提琴图是一种绘制连续型数据方法,可以认为是箱形图与核密度图结合体。当然了,在小提琴图中,我们可以获取与箱形图中相同信息。

    9.4K20

    Plotly,是时候表演真正技术了

    在本文中,我们将直接上手使用Plotly,学习如何在更短时间内制作出更好图表。...单变量—单因素—图是开始分析数据标准方法,直方图是绘制分布图首选图(虽然它有一些问题-https://w.url.cn/s/AkZpZF1)。...在这里,使用作者Medium文章统计信息(你可以看到如何获取你统计数据,或者你也可以使用我-https://w.url.cn/s/AQRA3Kp),制作了关于文章点赞数量交互式直方图(df是标准...▲使用plotly+cufflinks制作交互式直方图 对于那些习惯使用Matplotlib的人来说,我们所要做就是添加一个字母(使用iplot而不是plot),我们就可以得到一个更好看交互式图表...交互性好处是我们可以根据需要探索和分组数据。 在箱线图中有很多信息,如果没有观察数字能力,我们会错过大部分信息! 03 散点图 散点图是大多数分析方法核心。

    1.9K20

    可视化神器Plotly玩转股票图

    图中添加了方框中特选部分和备注 自定义颜色 上面的图形是Plotly自带颜色:涨是红色,跌是绿色,下图中将涨变成了蓝色 fig = go.Figure(data=[go.Ohlc( x=df...增加悬停信息hovertext 悬停信息指的是:在图形中数据本身是不能看到,当我们将光标移动到图中便可以看到对应数据。 还是通过苹果公司股票数据为例: ?...上面图中红色部分就是悬停信息 基于时间序列 绘图数据 下面开始介绍是如何绘制基于时间序列time series股票图形,使用Plotly中自带股票数据: stocks = px.data.stocks...基于直方图时间序列实现 import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go import pandas as pd # 读取在线...上面绘制是单纯直方图,再此基础上可以结合散点图来进行展示: import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go import

    6.4K71

    看看程序员大佬都推荐几大Python库…

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 数据可视化是数据分析中极为重要部分,而数据可视化图表(条形图,散点图,折线图,地理图等)也是非常关键一环。...Plotly(plotly.py)建立在Plotly JavaScript库(plotly.js)基础上,可用于创建基于Web数据可视化效果,这些可视化效果可以在Jupyter笔记本或Web应用程序中使用...Plotly提供了40多种独特图表类型,例如散点图,直方图,折线图,条形图,饼图,误差线,箱形图,多轴,迷你图,树状图,3-D图表等。Plotly还提供了等高线图,其中在其他数据可视化库中并不常见。...Ggplot可以使用高级功能创建数据可视化,例如条形图,饼图,直方图,散点图,错误图等。 API。可在单个可视化中添加不同类型数据可视化组件或层。...Altair用最少编码创建漂亮图表数据可视化,例如条形图,饼图,直方图,散点图,误差图,功率谱,干图等。

    2.8K10

    Plotly,是时候表演真正技术了(附代码)

    在本文中,我们将直接上手使用Plotly,学习如何在更短时间内制作出更好图表。...单变量—单因素—图是开始分析数据标准方法,直方图是绘制分布图首选图(虽然它有一些问题-https://w.url.cn/s/AkZpZF1)。...在这里,使用作者Medium文章统计信息(你可以看到如何获取你统计数据,或者你也可以使用我-https://w.url.cn/s/AQRA3Kp),制作了关于文章点赞数量交互式直方图(df是标准...使用plotly+cufflinks制作交互式直方图 对于那些习惯使用Matplotlib的人来说,我们所要做就是添加一个字母(使用iplot而不是plot),我们就可以得到一个更好看交互式图表!...交互性好处是我们可以根据需要探索和分组数据。 在箱线图中有很多信息,如果没有观察数字能力,我们会错过大部分信息! 散点图 散点图是大多数分析方法核心。

    2.5K20

    关于Python可视化Dash工具

    as html --与HTML交互相关组件 import plotly.graph_objects as go --plotly底层组件 import plotly.express as...表示为类别中抖动标记; 20、histogram:直方图直方图中,每一行data_frame被组合在一起成为矩形标记,以可视化该值聚合函数histfunc(例如,计数或总和)1D分布...; 28、parallel_categories:并行类别图 在并行类别(或平行集)图中,每行data_frame与其他共享相同行组合,dimensions然后通过一组平行轴绘制为折线标记,每个平行轴对应一个...)2D分布 z; 33、density_mapbox:Mapbox密度图 在Mapbox密度图中,每一行数据帧都会影响地图上相应点周围区域颜色强度 plotly.graph_objects...dash_core_components库生成高级别的组件,控件和图形。

    3.2K10

    手把手教你用plotly绘制excel中常见16种图表(上)

    最近不是在学习plotly嘛,为了方便理解,我们这里取excel绘图中常见16种图表为例,分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制!...所以,本质上是一样,唯一区别:在 Bar 函数中设置orientation='h',其余参数与柱状图相同。...# 在plotly图中,条形图与柱状图唯一区别:在 Bar 函数中设置orientation='h',其余参数与柱状图相同 import plotly.express as px data = px.data.gapminder...单个折线图: # 折线图 import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query("country=='Canada'") fig = px.line...在饼图上显示数据标签 圆环图: 圆环图是指饼图中间一定半径圆部分为空白,设置参数hole=int即可(0-1)。

    3.8K20

    比 matplotlib 效率高十倍数据可视化神器!

    在开始前,我们需要使用 pip install cufflinks plotly 在 Python 环境中安装这两个包,然后在 jupyter notebook 中导入这两个包: 单变量分布:直方图和箱线图...直方图是绘制单变量分布首选方式。...在这里,我使用数据来源是我个人在 medium 网站上所写过文章统计信息,让我们先来制作一个关于文章点赞次数交互式直方图(df 是一个标准 Pandas 数据结构)。...交互式图表好处就在于,我们可以尽情地探索图表中数据。特别是在箱线图中,包含信息很多,如果不能局部放大查看,我们可能会错过这些信息。...我们在一行代码里完成了很多不同事情: - 自动获得了格式友好时间序列作为x轴 - 添加一个次坐标轴(第二y轴),因为上图中两个变量值范围不同。

    1.8K60

    如何使用Python创建美观而有见地图表

    但是最近,看了一个有关YouTube视频,该视频关于plotly express和plotly 4.0,最重要是,摆脱了所有这些在线废话。玩了一下,这篇文章就是它结果。...2018年:人均GDP国家数量直方图。毫不奇怪,大多数国家都是贫穷!...看看如何在一个图表中为单个变量或多个变量生成分布。...在每个这些图中,中心图(散点图,双变量KDE和hexbin)有助于理解两个变量之间联合频率分布。此外,在中心图右边界和上边界,描绘了各个变量边际单变量分布(作为KDE或直方图)。...这种类型绘图对于在一个绘图中可视化四个维度和一个度量很有用。该代码有点麻烦,但可以根据需要快速进行调整。值得注意是,这种图表需要相对大量数据或适当细分,因为它不能很好地处理缺失值。

    3K20

    手把手教你用plotly绘制excel中常见16种图表(下)

    直方图 4. 箱形图 5. 瀑布图 6. 漏斗图 7. 股价图 8. 地图 1. 树状图 树状图提供数据分层视图,并便于识别模式,例如哪些商品是商店畅销商品。...直方图 直方图是显示频率数据柱状图。...自定义分组nbins 离散分类直方图 # 如果对离散或分类特征数据进行直方图绘制,和柱状图差不多 import plotly.express as px df = px.data.tips() fig...不过这种图表也可以显示其他数据(日降雨量和每年温度)波动,必须按正确顺序组织数据才能创建股价图。...数据中含有地理区域(国家/地区、省/自治区/直辖市、县或邮政编码)时使用地图图表。 plotly地图绘制形式有很多种,这里不做更详细介绍,我们后续再找个时间详细讲解。

    2.3K30

    关于Python可视化Dash工具—plotly中级图表

    Plotly Express是对 Plotly.py 高级封装,内置了大量实用、现代绘图模板,用户只需调用简单API函数,即可快速生成漂亮互动图表,可满足90%以上应用场景。...本文借助Plotly Express提供几个样例库进行密度图、小提琴图、箱线图、地图、趋势图,还有用于实现数据预探索各种关系图、直方图等基本图形实现。...box' 箱线图, 'violin' 小提琴图, or 'histogram'直方图。...# marginal_y–地毯、盒子、小提琴或柱状图中一种。 # 如果设置,则在主图右侧绘制一个垂直子图,以显示y分布。...# 鸢尾花类型=1sepal_width,sepal_length散点图,x轴为密度图,y轴为直方图 fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length

    95620

    PandasGUI:使用图形用户界面分析 Pandas 数据帧

    数据预处理是数据科学管道重要组成部分,需要找出数据中各种不规则性,操作您特征等。...相同命令是: pip install pandasgui 要在 PandasGUI 中读取 文件,我们需要使用show()函数。让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...可以看到表示 NaN 值空单元格。可以通过单击单元格并编辑其值来编辑数据。只需单击特定列即可根据特定列对数据框进行排序。在下图中,我们可以通过单击fare 列对数据框进行排序。...PandasGUI 中数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 用途,我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。...但 PandasGUI 在 Grapher 部分下提供了使用 plotly 绘制交互式图形。 我们通过将fare拖放到x下来创建fare直方图

    3.8K20
    领券