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:如何绘制没有填充区域的等高线图?

Plotly是一款强大的数据可视化工具,可以用于绘制各种类型的图表,包括等高线图。要绘制没有填充区域的等高线图,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
  1. 创建数据集:
代码语言:txt
复制
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
  1. 创建等高线图:
代码语言:txt
复制
fig = go.Figure(data=go.Contour(
    x=x,
    y=y,
    z=Z,
    colorscale='Viridis',
    contours=dict(
        showlabels=False,  # 不显示等高线标签
        labelfont=dict(
            size=12,
            color='white',
        ),
    ),
))
  1. 设置图表布局和样式:
代码语言:txt
复制
fig.update_layout(
    title='等高线图',
    xaxis=dict(title='X轴'),
    yaxis=dict(title='Y轴'),
    autosize=False,
    width=500,
    height=500,
)
  1. 显示图表:
代码语言:txt
复制
fig.show()

这样就可以绘制出没有填充区域的等高线图。在这个例子中,我们使用了np.linspace函数创建了一组均匀分布的数据点,然后通过计算得到了对应的Z值。接下来,我们使用go.Contour创建了等高线图,并通过设置showlabels=False来隐藏等高线标签。最后,通过update_layout方法设置了图表的标题、坐标轴标签和尺寸等属性。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据可视化服务,产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/dvs

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何使用Python和Plotly绘制3D图形的方法

本文将介绍如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的3D图形,并给出代码实例。准备工作首先,确保你已经安装了Plotly库。...import plotly.graph_objects as goimport numpy as np绘制散点图首先,我们将绘制一个简单的散点图。...通过以上示例,我们展示了如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的三维图形。你可以根据自己的需求进一步定制这些图形,并探索Plotly库中更多丰富的功能。Happy plotting!...你可以通过查阅官方文档或参考在线教程来深入了解这些功能,并将其应用到你的项目中。总结通过本文,我们学习了如何使用Python和Plotly库绘制各种类型的三维图形,包括散点图、曲面图、线框图和条形图。...我们了解了绘制每种图形所需的基本步骤和代码示例,并探索了如何自定义图形样式、创建交互式图形以及将图形导出为静态图片或交互式HTML文件。

37810

使用 Hyperopt 和 Plotly 可视化超参数优化

在第 2 部分中,我们将展示如何使用Plotly创建由第 1 部分中的超参数优化生成的数据的交互式可视化。...允许我们填充`np.nan`。...使用 Plotly Express 绘制试验数量与损失 可视化试验迭代的一种有用方法是绘制试验次数与损失的关系图,以查看超参数优化是否如我们预期的那样随时间收敛。...在特征之间创建等高线图 另一个可以提高我们对超参数设置直觉的可视化是根据超参数的“损失”值的等高线图。等高线图特别强大,因为它们揭示了不同超参数设置之间的交互如何影响损失。...我们可以通过运行以下命令使用 Plotly 创建这个等高线图: # plotly express不支持轮廓图, # 所以我们将使用'graph_objects'来代替。

1.2K20
  • Python 绘图,我只用 Matplotlib(一)

    Python 究竟如何在数据分析领域做到游刃有余?因为它有“四板斧”,分别是Matplotlib、NumPy、SciPy/Pandas。...不过可惜的是,yhat 大神已经停止维护该库了。 Plotly Plotly 也是一个做可视化交互的库。它不仅支持 Python 还支持 R 语言。...Plotly 的优点是能提供 WEB 在线交互,配色也真心好看。如果你是一名数据分析师,Plotly 强大的交互功能能助你一臂之力完成展示。...显示是不可能的,还能绘制些高级点的图。例如: 高级点的柱状图 等高线图 类表格图形 不仅仅只有这些,还能绘制 3D 图形。...我们先来学习如何安装 Matplotlib。其实也是很简单,我们借助 pip 工具来安装。

    1.5K10

    又一个Python可视化神器Plotly_Express!

    : 区域district Coderre票数 Bergeron票数 Joly票数 总票数total 胜者winner 结果result 区编号district_id 汽车共享可用性数据 该数据记录的是蒙特利尔一个区域中心附近的汽车共享服务的可用性...px.colors.cyclical.swatches() 分散色标 适用于具有自然中点的连续数据 px.colors.diverging.swatches() 定性色标系列 适用于没有自然顺序的数据...() image-20210325170457557 作图 下面介绍使用Plotly_express绘制常见的图形,所有的图形在jupyter notebook中都是动态可视化的,本文中采用截图展示...,从其简介、安装、内置的颜色面板、主题到各种图形的绘制。...这个库最大的特点:代码量非常少,图形种类全,基本上一行代码就能绘制出非常精美的动态可视化图形。

    1.8K10

    plotly-express-25-36张图爱上plotly_express

    汽车共享可用性数据 该数据记录的是蒙特利尔一个区域中心附近的汽车共享服务的可用性,包含的字段: 纬度centroid_lat 经度centroid_lon 汽车小时数car_hours 高峰小时peak_hour...定性色标系列 适用于没有自然顺序的数据 px.colors.qualitative.swatches() ?...作图 下面介绍使用Plotly_express绘制常见的图形,所有的图形在jupyter notebook中都是动态可视化的,本文中采用截图展示。...总结 本文详细介绍了一个新的高级可视化库Plotly_Express,从其简介、安装、内置的颜色面板、主题到各种图形的绘制。...这个库最大的特点:代码量非常少,图形种类全,基本上一行代码就能绘制出非常精美的动态可视化图形。

    1.7K21

    数据科学 IPython 笔记本 8.7 密度和等高线图

    有时,使用等高线或颜色编码的区域,在二维中显示三维数据是有用的。...有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务:`plt.contour用于等高线图,plt.contourf用于填充的等高线图,plt.imshow``用于显示图像。...通过使用plt.contourf()函数(注意末尾的f),我们可以切换到填充的等高线图来改变它,它使用与plt.contour()大致相同的语法。。...(); 颜色条清楚地表明黑色区域是“峰值”,而红色区域是“谷值”。...例如,在这里我们将使用部分透明的背景图像(通过alpha参数设置透明度)和绘制在上面的等高线图,标签在它上面(使用plt.clabel()函数): contours = plt.contour(X, Y

    1.6K20

    【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(十四):Matplotlib详解:1、2d绘图(下):箱线图、热力图、面积图、等高线图、极坐标图

    面积图(Area Plot) 用于显示随时间或其他变量的变化趋势,通过填充颜色来表示不同区域的数值 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2...) plt.ylabel("Y轴") # 添加图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show() 其中alpha=0.5表示填充颜色的透明度 9....等高线图(Contour Plot) 用于显示二维数据的等高线图,其中不同高度的曲线表示不同数值 import numpy as np import matplotlib.pyplot...5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2)) # 绘制等高线图...通过对坐标点进行某种运算,生成了对应的二维数据。 使用plt.contour(X, Y, Z)绘制等高线图,其中X和Y表示坐标点的网格,Z表示对应位置的数据值。 10.

    16710

    空间地理数据可视化之 ggplot2 包及其拓展

    更多设置 在 ggplot() 中,离散变量的默认色标是 scale_*_hue() ,这里 * 表示颜色(为点和线等特征着色)或填充(为多边形或柱状图着色); scale_*_grey() 用来改变灰色颜色的默认比例...下图是用 viridis 包中的 scale_*_distiller() 函数和 ggplot() 函数绘制的 1974 年北卡罗来纳州婴儿猝死的地图: 例子 : library(viridis) map...图像保存 要保存用 ggplot2 绘制的图,我们可以使用 ggsave() 函数。...本篇是空间地理数据可视化系列的第二期,主要由 林华师 制作。本系列的宗旨是带你系统学习如何使用 R 对空间地理数据进行可视化。下一期将会继续介绍其他可视化的 R 包,敬请期待。...R可视乎|棒棒糖图 R可视乎|合并多幅图形 R可视乎|等高线图 R可视乎|气泡图

    3.2K30

    手把手教你用plotly绘制excel中常见的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绘图中常见的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!...簇状柱状图 类似于excel里柱状图填充色中依据数据点着色: # 类似于excel里柱状图填充色中依据数据点着色 import plotly.express as px data = px.data.gapminder...饼图与圆环图 我们在用excel绘制饼图的时候,可以选择既定配色方案,还可以自定义每个色块的颜色。用plotly绘制的时候,这些自定义操作也是支持的。...自动聚合做饼图 设置配色方案: 关于配色方案的更多选择,大家可以参考《我又用Python爬取了4000+股票数据,并用plotly绘制了树状热力图(treemap)》里介绍的内容。...雷达图 扇形区域图: # 扇形图区域 import plotly.express as px fig = px.scatter_polar(r=range(0,90,10), theta=range(

    3.9K20

    10个实用的数据可视化的图表总结

    每个六边形覆盖特定区域。我们注意到六边形有颜色变化。六边形有的没有颜色,有的是淡绿色,有的颜色很深。根据图右侧显示的色标,颜色密度随密度变化。比例表示具有颜色变化的数据点的数量。...六边形没有填充颜色,这意味着该区域没有数据点。 其他库,如 matplotlib、seaborn、bokeh(交互式绘图)也可用于绘制它。...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。...我们还可以绘制多个点图。 8、分簇散点图(Swarm plot) Swarm plot 是另一个受“beeswarm”启发的有趣图表。通过此图我们可以轻松了解不同的分类值如何沿数值轴分布 [5]。...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)。有了这个词云,我们可以很容易地找到重要的客户反馈,热门的政治议程话题等。

    2.4K50

    12个Python数据可视化库

    3 Plotly Plotly是一个数据可视化的在线平台,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。...可以在线绘制条形图、散点图、饼图、直方图等多种图形,可以画出很多媲美Tableau的高质量图。Plotly支持在线编辑图形,支持Python、JavaScript、MATLAB和R等多种语言的API。...它是一个高级的声明性图表库,提供了20多种图表类型,包含3D图表、统计图和SVG地图等。 4 pygal 与Bokeh和Plotly一样,pygal提供了可以嵌入Web浏览器的交互式视图。...Pygal绘制线图的方法很简单,可以将图表渲染为一个SVG文件,用户使用浏览器打开SVG文件就可以查看生成的图表。...plotnine的优点为代码简洁,易学;绘制出的图流畅大方;不需要很多的代码就可以绘制出很不错的图。在使用plotnine绘图之前,首先需要理解绘图的基本概念。

    1.7K20

    强烈推荐一款Python可视化神器!

    也许你不仅仅对 2007年 感兴趣,而且你想看看这张图表是如何随着时间的推移而演变的。...因为这是地理数据,我们也可以将其表示为动画地图,因此这清楚地表明 Plotly Express 不仅仅可以绘制散点图(不过这个数据集缺少前苏联的数据)。 ?...可以查看我们的图库 (ref-3) 来了解每个图表的例子。 ? 可视化分布 数据探索的主要部分是理解数据集中值的分布,以及这些分布如何相互关联。...然而,正如我们上面所示,该控件并没有消失:你仍然可以使用底层的 Plotly.py 的 API 来调整和优化用 Plotly Express 制作的图表。...我们没有以权宜之计的名义牺牲控制的所有方面,我们只关注您想要在数据可视化过程的探索阶段发挥的控制类型。

    4.4K30
    领券