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Python可视化神器——Plotly详细教程

02 绘图语法规则 绘图语法规则 2.1 离线绘图方式 Plotly中绘制图像有在线和离线两种方式,因为在线绘图需要注册账号获取API key,较为麻烦,所以本文仅介绍离线绘图的方式。...绘图语法规则 2.2 graph对象 plotly中的graph_objs是plotly下的子模块,用于导入plotly中所有图形对象,在导入相应的图形对象之后,便可以根据需要呈现的数据和自定义的图形规格参数来定义一个...,控制是否根据横坐标对应的数据自动调整坐标轴范围,默认为True     range:list型,控制横坐标轴的区间范围,自行设置无默认项,取决于横坐标轴的数据类型,格式均为[左端点,右端点]     ...xy轴独立(这在进行量纲相差较大的子图的绘制尤为有用)     xgap:float型,0.0-1.0之间,用于控制子图之间的水平空白区域宽度占一个子图宽度的百分比     ygap:同xgap,控制竖直方向上子图之间的宽度...,x1、x2都代表百分比,在0.0-1.0之间取值       y:同x,控制子图区域上下端分别与图床上端的距离百分比   以上就是plotly的绘图基础部分,如有笔误,望指出。

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    (数据科学学习手札43)Plotly基础内容介绍

    二、绘图语法规则 2.1 离线绘图方式   Plotly中绘制图像有在线和离线两种方式,因为在线绘图需要注册账号获取API key,较为麻烦,所以本文仅介绍离线绘图的方式。...离线绘图又有plotly.offline.plot()和plotly.offline.iplot()两种方法,前者是以离线的方式在当前工作目录下生成html格式的图像文件,并自动打开;后者是在jupyter...:字典型,同之前所有同名参数     type:str型,用于控制横坐标轴类型,'-'表示根据输入数据自适应调整,'linear'表示线性坐标轴,'log'表示对数坐标轴,'date'表示日期型坐标轴,...xy轴独立(这在进行量纲相差较大的子图的绘制尤为有用)     xgap:float型,0.0-1.0之间,用于控制子图之间的水平空白区域宽度占一个子图宽度的百分比     ygap:同xgap,控制竖直方向上子图之间的宽度...,x1、x2都代表百分比,在0.0-1.0之间取值       y:同x,控制子图区域上下端分别与图床上端的距离百分比   以上就是plotly的绘图基础部分,如有笔误,望指出。

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    使Excel图表网格线呈正方形的VBA代码

    下图1所示的XY散点图显示了一种情况,所有点的X和Y值都在0和7之间,但由于图表本身是矩形的,因此网格线沿X和Y轴的间距不同。如果沿两个轴的间距相同,并提供正方形网格线,不是更好吗?...如果该参数设置为True,则在调整轴最大值之前,代码将对两个轴应用相同的间距;如果该参数设置为False或省略,代码将忽略刻度间距。...图6 通过更改绘图区域大小来设置方形网格线 通过保持绘图区域固定和调整轴比例,实现了上面的方形网格线。但是,如果将绘图区域缩小到网格线成正方形所需的数量,会怎么样?...绘图区域很好地居中。 图7 对于其他数据的图表,效果如下图8所示。 图8 使用EqualMajorUnit=True,正方形网格在X轴和Y轴上有不同的刻度间距。再试一次,如下图9所示。...图9 通过更改图表大小调整为方形网格 当第二个函数调整绘图区域的大小时,结果图表中出现了一些空白。在某些情况下,此空白会很大。如果缩小整个图表,而不仅仅是绘图区域,并吸收多余的空白,会怎么样?

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    Python数据可视化最佳实践-从数据准备到进阶技巧

    以下是一些优化可视化效果的技巧:调整样式:可以通过设置颜色、线型、标记等参数来调整图表的样式,使其更加美观。添加标签和注释:在图表中添加标题、轴标签和数据标签,可以帮助读者更好地理解图表所表达的含义。...使用子图和多轴:通过将图表分割成多个子图或在同一张图上绘制多个轴,可以在有限的空间内展示更多的信息。这对于比较不同数据集之间的关系或展示多个变量的趋势非常有用。...以下是一些优化可视化效果的技巧:调整样式:可以通过设置颜色、线型、标记等参数来调整图表的样式,使其更加美观。添加标签和注释:在图表中添加标题、轴标签和数据标签,可以帮助读者更好地理解图表所表达的含义。...使用子图和多轴:通过将图表分割成多个子图或在同一张图上绘制多个轴,可以在有限的空间内展示更多的信息。这对于比较不同数据集之间的关系或展示多个变量的趋势非常有用。...然后,我们探讨了优化可视化效果的方法,包括调整样式、添加标签和注释等技巧。接着,我们介绍了一些进阶技巧与工具,如使用子图和多轴、添加交互功能、使用动画效果等,以及自定义可视化的方法。

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    可视化神器Plotly玩转股票图

    可视化神器Plotly玩转股票图 本文是可视化神器Plotly绘图的第7篇,讲解的是如何通过Plotly来绘制与股市相关的图形,比如基础K线图、OHLC图等。...以竖立的线条表现股票价格的变化,可以呈现“开盘价、最高价、最低价、收盘价”,竖线呈现最高价和最低价间的价差间距,左侧横线代表开盘价,右侧横线代表收盘价 ?...具体日期的OHLC图 上面的图形都是连续型日期(基于月份)的OHLC图形,下面介绍的是如何绘制具体某些日期的OHLC图形 # 如何生成一个datetime时间对象 import plotly.graph_objects...上面图中的红色部分就是悬停信息 基于时间序列 绘图数据 下面开始介绍的是如何绘制基于时间序列time series的股票图形,使用的是Plotly中自带的股票数据: stocks = px.data.stocks...Label标签个性设置 fig = px.line( df4, # 绘图数据 x="date", # x轴标签 y=df4.columns, hover_data=

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    这才是你想要的 Python 可视化神器

    受 Seaborn 和 ggplot2 的启发,它专门设计为具有简洁,一致且易于学习的 API :只需一次导入,您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图,包括分面绘图(faceting)、地图、动画和趋势线...以下是 内置的 Gapminder 数据集 的示例,显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势: ? ?...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。...在这个最终版本中,让我们在这里调整一些显示,因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看,即使它是我们的数据框列的名称。...我们可以提供更漂亮的“标签” (labels),可以在整个图表、图例、标题轴和悬停(hovers)中应用。 我们还可以手动设置边界,以便动画在整个过程中看起来更棒: ?

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    8个plotly绘图技巧

    公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter大家好,我是Peter~本文介绍可视化神器plotly绘图的8个常见技巧点:如何添加标题及控制标题的颜色和大小如何自定义x轴和y轴的名称饼图中如何同时百分比和数值如何控制柱状图宽度如何添加注释如何绘制多子图如何添加图例以及控制其大小...无论是用于数据探索、报告生成,还是创建交互式数据仪表板,Plotly 都是一个有力的选择。plolty绘图如何添加标题,及控制标题的颜色和大小?...x轴和y轴的名称In 3:import plotly.graph_objects as go# 创建散点图fig = go.Figure()# 添加数据x_data = [1, 2, 3, 4]y_data...,0.1表示柱组之间有10%的空隙)# 显示图表fig.show()图片如何添加注释In 8:import plotly.graph_objects as go# 创建一个简单的散点图fig = go.Figure...)))# 设置图表布局fig.update_layout(title_text="桑基图示例")# 显示图表fig.show()图片如何学习Plotly绘图小编将plotly绘制图的原创文章的学习资料

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    使用Plotly Express创建快速且漂亮的可视化图表

    假设我们有一些关于房屋价格和房间数量的数据,我们想要创建一个散点图来探索它们之间的关系。...更多定制选项Plotly Express还提供了许多定制选项,以便您可以根据自己的需要调整图表的外观和样式。您可以轻松地添加标签、调整颜色、更改布局等等。...,形成一个统一的图形布局,使得数据之间的关系更加清晰和直观。...我们从安装Plotly Express开始,然后演示了如何使用简单的示例数据集创建各种类型的图表,包括散点图、面积图和条形图等。...我们还探讨了如何通过定制化参数来调整图表的外观和样式,包括调整标签、颜色、字体、布局等。此外,我们还介绍了如何使用Plotly Express创建动态图表和子图布局,以便更好地探索和展示数据。

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    画出你的数据故事:Python中Matplotlib使用从基础到高级

    ='o')plt.title('折线图示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.show()图片散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。...)plt.ylabel('Y轴')plt.legend()plt.show()图片注解和标签您可以在图表中添加注解和标签,以增强可读性。...以下是一个带注解和标签的示例:import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(x, y)plt.title('注解和标签示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel...本文从基础绘图开始,逐步介绍了折线图、散点图、柱状图、饼图等基本图表类型,以及子图、自定义样式、注解和标签、3D绘图等高级技巧。...此外,我们还展示了数据可视化实例,展示了如何将Matplotlib应用于实际数据分析中。最后,我们介绍了Matplotlib的扩展库Seaborn和Plotly,让您了解更多可选的数据可视化工具。

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    可视化神器Plotly玩转柱状图

    可视化神器Plotly玩转柱状图 本文是可视化神器Plotly绘图的第5篇:重点讲解如何利用Plotly绘制柱状图。...柱状图在可视化图中是出现频率非常高的一种图表,能够很直观地展现数据的大小分布情况,在自己的工作中也使用地十分频繁。本文将详细介绍如何制作柱状图和水平柱状图。...plotly.graph_objects as go 绘图的时候还是会基于两种方式来实现: plotly_express:px plotly.graph_objects:go 基于px实现柱状图 基础柱状图...x轴标签倾斜 import plotly.graph_objects as go months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun',...总结 本文结合自建和Plotly中自带的数据集,详细的介绍了如何基于plotly_express和plotly.graph_objects两种方式来实现不同需求和显示方式的柱状图和水平柱状图,希望对读者朋友有所帮助

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    《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

    表9-1 pyplot.subplots的选项 调整subplot周围的间距 默认情况下,matplotlib会在subplot外围留下一定的边距,并在subplot之间留下一定的间距。...间距跟图像的高度和宽度有关,因此,如果你调整了图像大小(不管是编程还是手工),间距也会自动调整。..., top=None, wspace=None, hspace=None) wspace和hspace用于控制宽度和高度的百分比,可以用作subplot之间的间距。...图9-5 各subplot之间没有间距 不难看出,其中的轴标签重叠了。matplotlib不会检查标签是否重叠,所以对于这种情况,你只能自己设定刻度位置和刻度标签。后面几节将会详细介绍该内容。...图9-11 2008-2009年金融危机期间的重要日期 这张图中有几个重要的点要强调:ax.annotate方法可以在指定的x和y坐标轴绘制标签。

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    Origin2018安装与使用(整理中)

    绘图前的一些必要设置 Origin绘图前的一些必要设置及了解 1.项目管理器、对象管理器→取消自动隐藏; 2.修改默认字体(工具→选项→文本字体→Times new Roman) 3.导出边距调整...折线图 1.导入数据; 2.绘图→2D折线图; 3.双击坐标轴→更改水平刻度线标签; 4.点击轴线和刻度线→上轴、右轴中主刻度和次刻度样式均设置无; 5.在网格垂直线里面设置主网格线和次网格线;...导出 参考网址:如何使用Origin绘制折线图-百度经验 接下来,介绍一下绘图过程中常见的一些问题。...柱状图 5.1 绘制不均匀的柱状图 绘制柱状图时,由于数据的不均匀,往往会导致柱子与柱子之间的重叠,同时柱子间也会有很大的间隔,影响图形的美观,为此,需要重调X轴的间距,保证柱子与柱子之间间隔的一致性。...绘制双Y轴图 这里介绍一下绘制双Y轴图的两种方法: 6.1 绘制双Y轴图 Origin:如何使用Origin画双Y轴图 6.2 在现有图层上添加新图层 右击空白处,新图层->右-Y轴(关联x轴的刻度和尺寸

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    Python绘图全景式教程:提升你的数据表达力

    @tocPython绘图教程:从基础到进阶在数据分析与科学计算的领域,Python因其丰富的库和简单易用的语法,成为了数据可视化的主要工具之一。...在本教程中,我们将详细介绍如何使用Python进行数据绘图,并通过实例逐步学习各种常见的图形类型和绘图技巧。...(x, y)# 添加标题和标签plt.title("简单折线图")plt.xlabel("X轴")plt.ylabel("Y轴")# 显示图形plt.show()输出:一个简单的折线图,显示了x与y的关系...Plotly交互式图形Plotly安装与基础概念Plotly是一个用于创建交互式图形的库,适合动态和响应式的数据可视化。...Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 常用函数的大全Python绘图库函数大全在数据可视化过程中,Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 是常用的库。

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    如何在 Python 中的绘图图形上手动添加图例颜色和图例字体大小?

    本教程将解释如何使用 Python 在 Plotly 图形上手动添加图例文本大小和颜色。在本教程结束时,您将能够在强大的 Python 数据可视化包 Plotly 的帮助下创建交互式图形和图表。...但是,并非所有情况都可以通过 Plotly 的默认图例设置来适应。本文将讨论如何在 Python 中手动将图例颜色和字体大小应用于 Plotly 图形。...要创建散点图,使用了 Plotly Express 中的 px.scatter() 函数,并将数据集中的“total_bill”和“tip”列指定为图的 x 轴和 y 轴。...这些参数控制图上显示的图例的颜色和字体大小。 最后,使用 Plotly 中的 show() 函数显示绘图。...生成的图显示了餐厅顾客的总账单和小费金额之间的关系,标记的大小由另一个变量调整,并由支付账单的人的性别着色。图例字体颜色设置为绿色,字体大小设置为 14 以提高可读性。

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    当Sklearn遇上Plotly,会擦出怎样的火花?

    Plotly基本介绍 Plotly:协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库 官网链接:https://plot.ly/python/ Plotly 是一款用来做数据分析和可视化的在线平台...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的回归模型,从简单的模型如线性回归,到其他机器学习模型如决策树和多项式回归。...网格搜索,搜索的是参数,即在指定的参数范围内,按步长依次调整参数,利用调整的参数训练学习器,从所有的参数中找到在验证集上精度最高的参数,这其实是一个训练和比较的过程。...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的分数。 每个大块代表不同数据分割下,不同网格参数的R方和。...然后每当给它一个新样本时,它就会从训练集中找k个最接近的样本来找到对应的标签,然后做投票,看看这个区域内,哪个类别标签数量多,以确定标签值并把它赋给新样本。

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    ggplot2|theme主题设置,详解绘图优化-“精雕细琢”

    可以看到上图的标题,轴标签和图例已经默认设置好了,是否可以个性化修改呢?当然可以!!! R控制台输入?...element_rect():使用element_rect()修改基于矩形的组件,如绘图区域和面板区域的背景。...以上示例涵盖了一些常用的主题修改,其中 vjust,控制标题(或标签)和绘图之间的垂直间距。 hjust,控制水平间距。将其设置为0.5将标题居中。...其中legend.justification参数可以将图例设置在图中,legend.position参数用来将图例设置在图表区域,其中x和y轴的位置(0,0)是在图表的左下和(1,1)是右上角。...3 修改绘图背景,主轴和次轴 更改绘图背景 # 更改绘图背景和绘图区域 p + theme(panel.background = element_rect(fill = 'grey80'),

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