终于在最近学习plotly中,让我在高级图表里发现了treemap,居然可以很好地满足我的需求,大家看以下就是最终效果图,是不是很赞!
上一期咱们介绍《手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)》演示了8种常见图表,今天我们继续演示另外8种常见图表的绘制。
相信大家对一些常规的可视化图表都比较熟悉了,例如像是折线图、柱状图、饼图等等,今天小编通过Plotly Express模块来为大家绘制几个不常见但是特别惊艳的图表。
在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段。但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库。大家参考开源项目地址:
在入道数据岗位之初,曾系列写过多个数据科学工具包的入门教程,包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Sklearn等,这些也构成了自己当初的核心工具栈。在这5个工具包中,用于数据绘图的有2.5个(Pandas可以算0.5个),占比之高定与当时一度"沉迷"于简单而有效的可视化有关,可谓乐此不疲。时隔一年有余,在不断接触了Plotly这个可视化新贵之后,近期终于正式学习了一下这个包的使用、特性及优劣,并稍作整理、以资后鉴,遂成此文!
数据可视化作为数据分析最直接的结果呈现方式,了解其制作方式和应用场景是很有必要的,本文来了解一下各个图标的应用场景及代码实现。
Dash是基于Flask的Python可视化工具,严格说来由三个部分组成,首先是Flask提供了标准web环境,再次是plotly这个图表可视化工具,最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart,但就集成性和可视化而言,与dash还是有一定差距。
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!
数据可视化是数据分析和探索的一个重要方面,它有助于深入了解数据集中的潜在模式、趋势和关系。
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原文:10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.3[1]
数据可视化是数据分析和探索中至关重要的一部分,能够帮助我们更深入地理解数据集中的潜在模式、趋势和关系。Plotly是一个功能强大、用途广泛的Python库,提供了多种工具用于创建交互式、视觉上引人入胜的图表。在本文中,我们将深入探索Plotly的世界,通过高级Python代码示例来探索其特性和功能。
作者主页:海拥 作者简介:CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、蝉联C站周榜前十
饼图是用于显示分类数据比例的典型图表,我们用圆形图形代表整个样本集,把它分为多个切片并显示对应数据与总数相比的比例贡献。饼图在数据可视化中经常使用,因为它直观且结果容易理解。
对数据科学家来说,讲故事是一个至关重要的技能。为了表达我们的思想并且说服别人,我们需要有效的沟通。而漂漂亮亮的可视化是完成这一任务的绝佳工具。本文将介绍 5 种非传统的可视化技术,可让你的数据故事更漂亮和更有效。这里将使用 Python 的 Plotly 图形库(也可通过 R 使用),让你可以毫不费力地生成动画图表和交互式图表。
讲故事是数据科学家必不可少的技能。为了传达想法和说服力,需要有效的沟通。美学可视化是实现这一目标的绝佳工具。在本文中,将介绍5种超越经典的可视化技术,这些技术可以使数据故事更加美观和有效。将在python中使用Plotly图形库(R中也可用),该库以最少的工作量提供了动画和交互式图。
最近 有好朋友在咱们交流群分享力扣算法题,感觉还蛮好玩的。然后才哥去力扣看了看,很快就怂了,觉得自己像个傻子,傻傻的都不会写!!
作为Python的新一代数据可视化绘图库,和matplotlib等传统绘图库相比,plotly具有以下优点:
在本文中,我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库,允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
今天给大家带来的是一篇关于Plotly绘图的文章:如何使用Plotly来绘制矩形树状图
参考链接:https://blog.csdn.net/m0_67790374/article/details/124137448
Plotly_Express是新一代的高级可视化神器,它是plotly.py的高级封装,内置了大量实用、现代的绘图模板。
Plotly Express是对 Plotly.py 的高级封装,内置了大量实用、现代的绘图模板,用户只需调用简单的API函数,即可快速生成漂亮的互动图表,可满足90%以上的应用场景。
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。
本文将通过绘制中国省级 Choropleth 地图来解释如何使用 plotly 绘制 Choropleth 地图,主要有两种方法:底层 API plotly.graph_objects.Choroplethmapbox 和高层 API plotly.express.choropleth_mapbox,数据是 COVID-19 在某一天的疫情数据。
收集数据后,需要对其进行解释和分析,以深入了解数据所蕴含的深意。而这个含义可以是关于模式、趋势或变量之间的关系。
“碳达峰、碳中和”是2021年政府在不断强调与非常重视的事儿,那什么是“碳达峰”、什么又是“碳中和”呢?这里小编来为大家科普一下,所谓的“碳达峰”指的是在某一时间点,二氧化碳的排放不再达到峰值,之后逐步回落。
Plotly 的 update_layout() 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
提到一线城市,大家马上会想到北上广深这四个超级大都市。除此之外,近年来新一线城市这个概念也越来越被大众所熟知。
Plotly:协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库 官网链接:https://plot.ly/python/
可视化是一种方便的观察数据的方式,可以一目了然地了解数据块。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。除了这些被广泛使用的图表外,还有许多很好的却很少被使用的可视化方法,这些图有助于完成我们的工作,下面我们看看有那些图可以进行。
In this example a column is used to color the bars, and we add the information from other columns to the hover data.
本次小F给大家介绍一下如何用Python制作一个数据可视化网页,使用到的是Streamlit库,轻松将一个Excel数据文件转换为一个Web页面,提供给所有人在线查看。
本文中介绍了Plotly中的多种图形主题的效果,自己一般用的都是默认的主题;FigureWidget是一个比较好的功能,可以往空白图中依次添加图形,图形也是叠加出现。
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这是我的新系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第一期,我们都清楚学习一个新工具需要一定的动力,那么为什么我要专门为Dash制作一个系列教程呢?
Plotly 是一个用于创建交互式数据可视化的 Python 库,它允许你轻松地生成各种类型的图表和图形,包括折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图、3D 图等。
之前介绍过一篇文章介绍酷炫!36张图爱上高级可视化神器Plotly_Express,文章中大量介绍了基于plotly绘制的各种图形,例子多而不精彩。本文开始将会详细介绍基于Plotly绘制的各种图形,Plotly绘图中主要是两个模块:
一年 N 度的情人节又又又到了!各位程序猿们给女朋友准备礼物了吗?刚铁直男都存在一个困惑的问题:送女朋友什么礼物好?今天特意爬取了某东的数据,来分析下大家情人节都送什么给女朋友。
这是我的新系列教程Python+Dash快速web应用开发的第一期,我们都清楚学习一个新工具需要一定的动力,那么为什么我要专门为Dash制作一个系列教程呢?
今天小编来为大家安利另外一个用于绘制可视化图表的Python框架,名叫Dash,建立在Flask、Plotly.js以及React.js的基础之上,在创建之出的目的是为了帮助前端知识匮乏的数据分析人员,以纯Python编程的方式快速制作出交互特性强的数据可视化大屏,在经过多年的迭代发展,如今不仅仅可以用来开发在线数据可视化作品,即便是轻量级的数据仪表盘、BI应用甚至是博客或者是常规的网站都随处可见Dash框架的影子,今天小编就先来介绍一下该框架的一些基础知识,并且来制作一个简单的数据可视化大屏。
记得早上起床,打开手机看到好多盆友发来的询问关怀“听说北京沙尘暴了,注意安全哦”,比心 ! 随后拉开窗帘,果然是漫天黄沙还伴随着大风,打开朋友圈满屏的银翼杀手、末日的关键字。
在Github上搜索关键字“机器学习”时,我们发现了246632个机器学习代码仓库。由于这些是机器学习中的TOP代码仓库,我们希望这些存代码仓库的所有者和贡献者能够成为机器学习方面的专家或胜任者。因此,我们决定提取这些用户的个人资料,以获得对他们的背景以及统计数据的一些有趣的见解。
之前介绍过一篇文章介绍酷炫!36张图爱上高级可视化神器Plotly_Express,文章中介绍了大量基于plotly绘制的各种图形,例子多而不精。本文开始将会详细介绍基于Plotly绘制的各种图形,Plotly绘图主要是两个模块:
Plotly-express-19-plotly中设置图形大小 本文中介绍的是如何在plotly中通过两种方法来设置图形的大小 px实现 go.Figure实现 px实现 数据 数据使用的是px中自带
作者:Anmol Anmol翻译:王闯(Chuck)校对:赵茹萱本文约2000字,建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代Matplotlib和Seaborn的可视化工具plotly,并结合实例讲解了plotly的优点和用法,满足了可视化绘图的交互需求。 是时候升级你的可视化游戏了。 图片源: Unsplash,由Isaac Smith上传 数据可视化是人脑有效理解各种信息的最舒适、最直观的方式。对于需要处理数据的人来说,能够创建漂亮、直观的可视化绘图是一项非常重要的技能,这能够有效地传达数据洞
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