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高级可视化神器Plotly玩转散点图

高级可视化神器Plotly玩转散点图 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: plotly_express,简写为px plotly.graph_objects,简写为go 本文介绍的是如何绘制散点图和折线图...散点图显示数据 有时候我们需要将数据显示每个散点附近: x_data = [0,2,4,6,8] y_data = [1,3,5,7,9] fig = px.scatter(x=x_data,...2、案例2 import plotly.graph_objects as go import numpy as np N = 100000 r = np.random.uniform(0, 1, N)...3D散点图 介绍两种3D散点图: 基于px的3D散点图 基于go的3D散点图 基于plotly_express 1、案例1 import plotly.express as px df1 = px.data.iris

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高级可视化神器Plotly玩转散点图

高级可视化神器Plotly玩转散点图 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,简写为px plotly.graph_objects,简写为go 本文介绍的是如何绘制散点图和折线图...上面介绍的都是基于px来绘制散点图,下面介绍的是如何利用go.Scatter绘制散点图: 基础散点图 import plotly.graph_objects as go import numpy as...] 2、案例2 import plotly.graph_objects as go import numpy as np N = 100000 r = np.random.uniform(0, 1,...介绍两种3D散点图: 基于px的3D散点图 基于go的3D散点图 基于plotly_express 1、案例1 import plotly.express as px df1 = px.data.iris

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当Sklearn遇上Plotly,会擦出怎样的火花?

而且还是支持在线编辑,以及多种语言python、javascript、matlab、R等许多API。 PlotlyPython中使用也很简单,直接用pip install plotly就可以了。...这里使用Scatter绘图,可以通过用不同的颜色着色训练和测试数据点,将训练集与测试集数据及拟合线绘制同一张画布上,即可很容易地看到模型是否能很好地拟合测试数据。 ?...3D图绘制支持向量机决策边界 二维平面中,当类标签给出,可以使用散点图考察两个属性将类分开的程度。...边缘的直方图表示某个区间内,模型与理论最优拟合之间的误差值,不同的颜色代表不同的数据集。...每个大块代表不同数据分割下,不同网格参数的R方和。而其中每个小块代表相同数据分割下,网格参数:'criterion'与'max_depth'不同取值组合下的R方和。

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(数据科学学习手札57)用ggplotly()美化ggplot2图像

非常精美,且绘制图像的自由程度堪比ggplot2,其为R也提供了接口,plotly包中,但对于已经习惯用ggplot2进行可视化的朋友而言,自然是不太乐意转向plotly的学习,有趣的是plotly的...R包中有着函数ggplotly(),可以将ggplot2生成的图像转换为交互式的plotly图像,且还可以添加上ggplot2原生图像中无法实现的交互标签,最重要的是其使用方法非常傻瓜式,本文就将结合几个小例子来介绍...这里我们利用R自带的鸢尾花数据绘制了一个简单的散点图,接着我们只需要简单的一行代码就可以实现神奇的转换效果: library(plotly) ggplotly(p) ?   ...可以观察到,经过ggplotly()处理后的ggplot2图像通过R-studio中的viewer窗口打开,即当前的图像是网页文件,而随着我们鼠标的放置,可以保留原有ggplot2外观的情况下,进行plotly...式的交互操作,注意上图中我们鼠标放置点位对应显示的悬浮标签,其中的内容是默认的格式,即在这张ggplot2图像中所涉及到的所有信息,在上图中即为横纵轴对应的数据,以及定义形状和颜色使用到的分类属性信息

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手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)

准备工作 我这边是jupyterlab中演示的plotly图表,如果只安装plotly是无法正常显示图表的(会显示为空白),我们需要进行以下准备(以下命令均在cmd下操作即可): # 安装plotly...# plotly绘图中,条形图与柱状图唯一的区别: 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...自定义每个色块颜色 饼图上显示数据标签: # 饼图上显示数据标签 import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query("year...散点图 散点图是x和y均为数字列表情况下的坐标点图。...pd.Dataframe类型数据散点图 # 设置数据点颜色和大小 import plotly.express as px df = px.data.iris() fig = px.scatter(df,

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plotly-express-1-入门介绍

散点图 散点图是最简单的图形,有两个属性即可作图。...指定的列与x/y重复仅显示1条数据; text:指定列名。列中的值,图的标记中显示为文本标签,同时也显示悬停提示内容中; facet_row:指定列名。...当参数color指定的列是数值数据,为连续色标,设置指定的颜色序列。...实际上,color指定列,px会自动匹配颜色:1)若指定列是数值数据,通过参数color_continuous_scale可以设定具体的颜色序列;2)若指定列是非数值数据,通过参数color_discrete_sequence...取值为ols,将为每个离散颜色/符号组,绘制一个普通最小二乘回归线;取值为lowess,则将为每个离散颜色/符号组,绘制局部加权散点图平滑线; trendline_color_override:字符串

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一文爱上可视化神器Plotly_express

=px.colors.sequential.Plasma_r) fig.show() [007S8ZIlgy1gfmi729yuij30jg0cimy4.jpg] 颜色面板和序列 px库中,px.colors...指定的列与x/y重复仅显示1条数据; text:指定列名。列中的值,图的标记中显示为文本标签,同时也显示悬停提示内容中; facet_row:指定列名。...当参数color指定的列是数值数据,为连续色标,设置指定的颜色序列。...实际上,color指定列,px会自动匹配颜色:1)若指定列是数值数据,通过参数color_continuous_scale可以设定具体的颜色序列;2)若指定列是非数值数据,通过参数color_discrete_sequence...取值为ols,将为每个离散颜色/符号组,绘制一个普通最小二乘回归线;取值为lowess,则将为每个离散颜色/符号组,绘制局部加权散点图平滑线; trendline_color_override:字符串

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推荐:这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

它带有数据集、颜色面板和主题,就像 Plotly.py 一样。...事实上,Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。条形图(Bar)有二维笛卡尔和极坐标风格。...Plotly Express 甚至可以帮助你悬停框中添加线条公式和R²值! 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘(OLS)回归或局部加权散点图平滑(LOWESS)。 ?...当你键入 px.scatter(data,x ='col1',y='col2') Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 -...我们选择拆分这些不同的散点图函数,因此每个散点图函数都会接受一组定制的关键字参数,特别是它们的坐标系。

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python 数据可视化利器 plus

,但是有一个挺强大的库 plotly 没写,主要是我看到它的教程都是 jupyter notebooks 中使用,说来也奇怪,硬是找不到如何本地使用(就是本地输出 html 文件),所以不敢写出来。...y 轴参数 data[10]['visible'] = True py.iplot(data, filename='Single Sine Wave') 只要将最后一行中的 py.iplot 替换为下面代码...import plotly.graph_objs as go trace1 = go.Barpolar( r=[77.5, 72.5, 70.0, 45.0, 22.5, 42.5, 40.0...我代码中都做了一些注释,希望对你理解有帮助。注:圆心为正中央,即直角坐标系中标签为(0,0)的地方。..."雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90]) # bar.print_echarts_options() # 该行只为了打印配置项,方便调试使用

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强烈推荐一款Python可视化神器!

它带有数据集、颜色面板和主题,就像 Plotly.py 一样。 Plotly Express 完全免费:凭借其宽松的开源 MIT 许可证,您可以随意使用它(是的,甚至商业产品中!)。...事实上,Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。 条形图(Bar)有二维笛卡尔和极坐标风格。...Plotly Express 甚至可以帮助你悬停框中添加线条公式和R²值! 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘(OLS)回归或局部加权散点图平滑(LOWESS)。 ?...当您键入 px.scatter(data,x ='col1',y='col2') Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 -...我们选择拆分这些不同的散点图函数,因此每个散点图函数都会接受一组定制的关键字参数,特别是它们的坐标系。

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可视化神器Plotly绘制气泡图

气泡图是也是一种散点图。这种散点图和普通散点图的不同之处在于:它会引入第三方维度,即标记markers的大小来进行展示。Plotly中散点的大小是通过size参数来设置 ?...36张图爱上高级可视化神器Plotly_Express Plotly玩转散点图 Plotly玩转饼图 Plotly玩转漏斗图 Plotly玩转柱状图 导入库 首先还是需要导入我们绘图需要的几个常用库 import...自定义颜色 我们的颜色都是通过color参数的某个属性来设置,我们也可以自定义颜色: # 改变颜色 fig = px.scatter( stu, x="chinese", y=..."math", hover_data=["name"], # 列表形式 color_discrete_sequence=px.colors.diverging.Tealrose_r,...使用颜色区间 import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data=[go.Scatter( x=[1, 3, 15, 7, 9, 11

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Python|Plotly数据可视化(代码+应用场景)

注:使用条形图和柱形图x和y的参数传入相反。...=['输出', 'KDA', '发育', '团战', '生存'])) ''' r : 雷达图各个维度的数值 theta : 雷达图各个维度的标签 line_close : 是否将曲线闭合,False生存和输出不会进行连线...''' fig = px.line_polar(df, r='score', theta='data', line_close=True) # 颜色填充 fig.update_traces(fill...绘制直方图,最简单的我们只需要一个维度的数值型数据即可,复杂的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,使用的场景上二者是有一定差异的。...Plotly绘制地图使用其内置的地图可视化工具进行绘制,但是展示效果并不是很好,绘制地图推荐使用Pyecharts或者Tableau、Power bi等BI软件。

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