前面我写过一篇关于plotly的文章,简要介绍了一下关于plotly的画图架构,参考链接:
Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架,它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息,可创建多达数十种精美的图表和地图,本文就将以jupyter notebook为开发工具,详细介绍Plotly的基础内容。
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。
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!
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。
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:
图中线的两端是圆点或者菱形,旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数,且左右线颜色不同。画图思路大体就是:先画水平线图,再用 scatter 散点图画线左右两端的点,然后标注两端名称,以及标题和注解。
还记得上篇文章我们采用Plotly去画出各式各样的图,这次我们就来讲讲,如何把这些图片展示在你的前端上。
https://plotly.com/python/reference/#layout
有粉丝问道说“是不是可以将这些动态的可视化图表保存成gif图”,小编立马就回复了说后面会写一篇相关的文章来介绍如何进行保存gif格式的文件。那么我们就开始进入主题,来谈一下Python当中的gif模块。
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:
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。
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。
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
Plotly-express-16-绘制技巧(一) 本文中介绍的是利用Plotly绘图小技巧: 图片的保存:jupyter notebook下的保存和指定路径下的保存 柱状图的颜色改变(避免同样的颜色
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。
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
本文主要是介绍了在Dash中如何使用布局Layout。Layout的主要作用是对dash中各个应用的外观进行描述,其包含两个重要部分:
很久没有更新Plotly相关的文章,国庆这几天终于干了一篇。选择的主题是:玩转Plotly图例设置,也是一直以来都想写的一个话题,文章的主要内容为:
实际上,本文介绍了能从经典的《定量信息的视觉展示(The Visual Display of Quantitative Information)》(Edward Tufte)中学到的大部分知识,以及如何在Python中实现它。
为了说明这是如何工作的,让我们假设我们有一个简单的数据集,它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值,但是这没关系。
漏斗图是销售领域一种十分常用的图表,主要是用来分析在各个阶段的流失和转化情况。比如在某个商城中,我们统计用户在不同阶段的人数来分析转化率:
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。
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。
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。
本文中将前段时间写的plotly-express可视化库的相关技巧进行整理,方便后续快速实现调用
在某些业务需求中,我们并不希望坐标轴上的刻度是连续型的,而是具有一些我们指定的间距,这个时候需要我们指定轴刻度。本文中介绍的是如何在plotly实现轴刻度的设置。
上面的例子是通过plotly_express实现的,如何使用graph_objects 实现呢?
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。
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
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。
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。
至今,很多大佬对“超参数优化”算法进行了大量研究,这些算法在进行少量配置后会自动搜索最佳超参数集。这些算法可以通过各种 Python 包实现。例如hyperopt就是其中一个广泛使用的超参数优化框架包,它允许数据科学家通过定义目标函数和声明搜索空间来利用几种强大的算法进行超参数优化。
With px.bar, each row of the DataFrame is represented as a rectangular mark.
Plotly是新一代的Python数据可视化开发库,它提供了完善的交互能力和灵活的绘制选项。本文将介绍新手如何安装plotly并编写第一个plotly绘图程序,以及使用plotly绘制常见的5种数据图表。
本文中使用的数据是一份美食APP的数据,用来进行数据分析、处理和可视化图形的制作,主要包含内容:
目录[-] copy-对象拷贝模块;提供了浅拷贝和深拷贝复制对象的功能, 分别对应模块中的两个函数 copy() 和 deepcopy()。 1.浅拷贝(Shallow Copies) copy() 创建的 浅拷贝 是一个新的容器,它包含了对原始对象的内容的引用。也就是说仅拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。即浅复制只复制对象本身,没有复制该对象所引用的对象。比如,当创建一个列表对象的浅拷贝时,将构造一个新的列表,并将原始对象的元素添加给它。 import copy class MyClass
实现momentum算法的优化器。计算表达式如下(如果use_nesterov = False):
本文介绍的是利用Plotly绘制一种相对少见的可视化图形:桑基图,这个图形可以说是展现数据流动的利器。
交互式数据可视化对探索性数据分析具有重要影响。在将任何描述性或预测性算法应用于数据集之前,必须首先了解这些特征如何相互关联以及它们如何在内部分布。许多可视化库提供了满足此要求的多种类型的图表。但另一个显而易见的事情是,为每个功能执行相同的绘图工作并滚动每个图表以比较每个功能的结果是一项艰巨的任务。
简单的网页仅有几个文字就能组成,但是Dash作为交互式数据分析APP,应该包括一下内容:
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。
In this example a column is used to color the bars, and we add the information from other columns to the hover data.
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
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python画图的问题,一起来看看吧。问题描述:
本文是可视化神器Plotly绘图的第6篇:将会重点讲解如何通过Plotly绘制气泡图,英文叫Bubble Charts。首先看一段Plotly官网中对气泡图的简介:
本文中介绍的是Dash如何利用滑动条实现数据选择,同时自动更新可视化的图形 利用Slider实现 利用RangeSlider实现 利用px库实现RangeSlider 利用Slider实现 Slider的特点是:一端是固定的,只能够移动一个端点 demo 官网上的demo import dash import dash_html_components as html import dash_core_components as dcc external_stylesheets = ['https://co
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