本文总结介绍了多种可视化图及其适合使用场景，并同时展示使用了常用的绘图包（plotly、 seaborn 和 matplotlib ）绘制这些图的代码。 条形图 条形图是用矩形条显示分类数据的图形。...这些有两种类型： 威尔金森点图 在这个点图中，局部位移用于防止图上的点重叠。 克利夫兰点图 这是一个类似散点图的图表，在一个维度中垂直显示数据。...它由从中心点绘制的几个半径组成。 带标记的雷达图 在这些中，蜘蛛图上的每个数据点都被标记。 填充雷达图 在填充的雷达图中，线条和蜘蛛网中心之间的空间是彩色的。...数据的并排比较在图标的列或行中完成。这是为了将每个类别相互比较。 plotly code 在 plotly 中，标记符号可以与 graph_objs Scatter 一起使用。...我们一起学习了 plotly 和 seaborn 中的代码来生成这些图。为了更好地理解，介绍了在 plotly 和 seaborn 中使用哪些方法和属性来生成这些图。
在Numbers 等应用程序中，水平条形图被定义为独立的图表类型，而不是垂直条形图。除了条形差异外，x轴和y轴的格式也需要不同。...更新Y轴 我们创建了一个YaxisHView视图，用于在水平条形图上显示Y轴和条形图中的数据类别。...柱状图的多数据功能被用来比较男孩和女孩的死亡率。 2018年最高的5岁以下儿童死亡率显示在垂直和水平条形图中 水平条形图重用了垂直条形图的很多代码，所以显示或隐藏标题、键和轴的效果是有效的。...在水平条形图中，显示条形图上的数值并隐藏X轴可以使图表更简洁。 显示和隐藏水平条形图上的元素 结论 创建水平条形图的SwiftUI代码与创建垂直条形图的代码不同。...在创建垂直条形图时学到的技术可以重复使用，但最好将水平条形图视为与垂直条形图不同的图表。当我们深入到轴等组件时，可以看到两个图表中的轴线都是一样的，但是它们的标签和定位在x和y之间是换位的。
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！...准备工作 我这边是在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...条形图 条形图其实就是柱状图转个90度，横着显示呗。所以，本质上是一样的，唯一的区别：在 Bar 函数中设置orientation='h'，其余参数与柱状图相同。...# 在plotly绘图中，条形图与柱状图唯一的区别：在 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...在饼图上显示数据标签 圆环图： 圆环图是指饼图中间一定半径的圆部分为空白，设置参数hole=int即可（0-1）。
本文使用的代码主要基于作图库Plotly。...# 实现简单的条形图 import plotly.express as px # orientation='h' 用户表示绘制条形图 fig = px.bar(data, x='score', y='...柱形图的高度表示数值的大小，也可以对单一的变量或者多组变量进行比较。 注：在使用条形图和柱形图时x和y的参数传入相反。...（通常用于时间标签的比较） 在plotly中没有直接进行百分比柱形图绘制的方法，因此我们可以先使用pandas算出数据的百分比，然后再将百分比数据用于绘图。...绘制直方图时，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，在使用的场景上二者是有一定差异的。
在撰写本文时，ggplot2涉及在CRAN上的超过2,000个包和其他地方的更多包！在包中使用ggplot2编程增加了几个约束，特别是如果你想将包提交给CRAN。...尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候在开发R包时为了保证正常运行，不得不将依赖包列入Depdens。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的
条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...在量化波形图中，每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别，或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。 推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。 树形结构图 ?...可是，过多气泡会使图表难以阅读，但我们可以在图表中加入交互性功能来解决这个问题（点击或把鼠标悬停在气泡上以显示隐藏信息），也可选择重组或筛选分组类别。...记数符号图表 (Tally Chart) 既是记录工具，也可通过使用标记数字系统来显示数据分布频率。 在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。
条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...在量化波形图中，每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别，或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。 推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。...可是，过多气泡会使图表难以阅读，但我们可以在图表中加入交互性功能来解决这个问题（点击或把鼠标悬停在气泡上以显示隐藏信息），也可选择重组或筛选分组类别。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。
而且还是支持在线编辑，以及多种语言python、javascript、matlab、R等许多API。 Plotly在Python中使用也很简单，直接用pip install plotly就可以了。...使用Plotly，只需在方程前后添加符号，就可以在图例和标题中使用\LaTeX # 定义图例中多项式方程函数 def format_coefs(coefs): equation_list = [...在Plotly中可以利用px.scatter_3d 和go.Surface绘制3D图。...但如果有两个以上的特性，则需要找到其他方法来可视化数据。 一种方法是使用条形图。下面列子中每个条形图表示每个输入特征的线性回归模型的系数。...残差图 就像预测误差图一样，使用plotly很容易在几行代码中可视化预测残差。
在弧线图中，节点将沿着 X轴放置，然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。 弧线图适合用来查找数据共同出现的情况。...条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...在量化波形图中，每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别，或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...在每个流程阶段中，流向箭头或线可以组合在一起，或者往不同路径各自分开。我们可用不同颜色来区分图表中的不同类别，或表示从一个阶段到另一个阶段的转换。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。 推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。
plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以： pip install plotly 在python里面使用plotly画图非常的简单，我们先来看一个简单的柱状图例子： import...这样的图看上去还是比较素，我们可以使用参数来自定义条形图的样式： import plotly.express as px data = px.data.gapminder() data_canada...散点图更偏向于研究型图表，能让我们发现变量之间隐藏的关系为我们决策作出重要的引导作用。...饼图 饼图主要用于总体中各组成部分所占比重的研究，可以很直观地分析项目的组成结构与比重，一目了然地进行描述重量分成。比如我们统计各种开销占总支出多少的时候，这个时候使用饼图可以很明显看出开销的大头。...箱型图 箱形图（Box-plot）又称为盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。
它们从水平轴开始，由一系列与负面或正面评论相关的浮动列连接。有时，条形图与图表中的线条相连。 瀑布图使用条件 让我们举个例子来了解何时何地使用瀑布图，因为制作瀑布图不是什么大问题。...Plotly 绘制瀑布图 我们将要使用的数据取自Netflix 电影和电视节目的Kaggle数据。 我们将使用一个开源图表库 Plotly绘制。...导入库 import plotly.graph_objects as go 数据集 df = pd.read_csv(r'D:/netflix_titles.csv') 添加年和月并转换为正确的日期时间格式...x: x轴上的值 y: y轴上的值 text: 将要在图表上显示的值 textposition: 我们可以把文本放在图表的柱状图内或柱状图上方 为何更加优雅的使用图表，我们可以为图表的条形及其连接线设置颜色...： 设置标题字体属性 这里，通过使用 update_yaxes(visible=False) 隐藏了 y 轴。
阅读本文大约需要 31 分钟 概述 前言 推荐 plotly bokeh pyecharts 后记 前言 更新：上一篇文章《python 数据可视化利器》中，我写了 bokeh、pyecharts 的用法...，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在 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。...https://plot.ly/python/#financial-charts） 使用方式： plotly 有 online 和 offline 两种方式，这里只介绍 offline 的。...） 条形图 这配色看着还挺舒服的，比 pyecharts 条形图的配色好看一点。...我在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。
Plotly Plotly[4]图形库提供了一种毫不费力的方式来创建交互式和高质量的图形。它提供了一系列类似于Matplotlib和Seaborn的图表类型，包括线图、散点图、面积图、条形图等等。...优点 与R相似 如果你熟悉在R中创建绘图，并在使用Python时怀念它的功能，Plotly是一个很好的选择。它允许你用Python实现同样水平的高质量绘图。...这种互动性使你的可视化的消费者有能力自己去探索数据。 复杂地块中的简单性 Plotly简化了复杂图的创建，这在其他库中可能是个挑战。...缺点 Altair的简单图表，如柱状图，可能看起来不像Seaborn或Plotly等库中的图表那样有风格，除非你指定自定义风格。...例如，使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图，除了需要提前转换数据外，如果我们想让图表看起来漂亮，还需要设置条形图的宽度和颜色。
概述 前言 推荐 plotly bokeh pyecharts 后记 前言 更新：上一篇文章《python 数据可视化利器》中，我写了 bokeh、pyecharts 的用法，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在 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。...使用方式： plotly 有 online 和 offline 两种方式，这里只介绍 offline 的。 ?...Wave') 只要将最后一行中的 py.iplot 替换为下面代码 py.offline.plot 便可以运行。...） 条形图 这配色看着还挺舒服的，比 pyecharts 条形图的配色好看一点。
不过饼图并不是我们可以使用的唯一选择，还有一些炫酷高级的图表可以表示比例或百分比，在本篇内容中 ShowMeAI 将给大家讲到另外9个备选可视化图形方案，具备相同的功能但实现效果不一样。...，我们需要刨去 Russia 之后看各国家占比，那又是另外一个分布情况，而这种灵活的交互式应用，可以借助于 Python 中的 Plotly 工具库完成，下面是交互式饼状图绘制代码：import plotly.express...25, b=25), showlegend=True)fig.show()图片 华夫饼图大家一定见过 GitHub 中的活跃天数图，大家有没有觉得，这也是一个非常酷的可视化方法，在可视化领域，这样的图叫做华夫饼图...图片下面我们使用类似的呈现手法，使用 Plotly 工具库构建条形图来显示占比，而且我们构建的图示是交互式的，大家的鼠标悬停在条形上时会显示相应的信息。...不过大家稍微注意一下，这种堆叠的结构的一个可能问题是，很小占比的国家，可能就显示不太清楚了，堆叠条形图的代码示例如下：import plotly.express as pxfig = px.bar(df_coal
px --plotly的高阶组件，同时提供了内置的数据集 fig = go.Figure() fig = go.Figure(data=go.Bar(y=[2, 3, 1])) # fig.add_trace...连续折线之间的区域被填充； 14、bar：条形图 在条形图中，每行data_frame表示为矩形标记； 15、timeline：时间轴图 在时间轴图中，每一行数据框都表示为日期类型x轴上的矩形标记...16、bar_polar：极坐标条形图 在极坐标条形图中，每一行都data_frame表示为极坐标中的楔形标记； 17、violin：小提琴图 在小提琴图中，将data_frame每一行分组成一个曲线标记...y(或者x，如果orientation是'h'时)； 21、pie：饼图 在饼图中，数据帧的每一行表示为饼图的扇区。...dash_html_components和HTML属性有几点重要的不同： 1. 在HTML中，style属性是以分号分隔的字符串。在Dash中，你可以使用一个字典。
静态绘图的一些限制是，我们无法放大绘图中有趣的部分，也无法将鼠标悬停在绘图上以查看特定信息。 于是，plotly包闪亮登场了！...在下一节中，我们将使用gapminder数据来绘制印度和中国两国的社会经济随时间的发展情况。...印度和中国的人口 现在，我们要创建一个条形图，来展示印度和中国的人口随时间的变化。使用 plotly graph 对象模块创建绘图，分成2个步骤： 1. 设置图形函数，我们将在其中设置数据参数。...数据参数设置为一个列表，其中包含印度和中国的条形图函数 (go.Bar)。在 bar 函数中，我们将 x 轴设置为年份列，将 y 轴设置为人口列，将标记国家-颜色设置为印度-红色，中国-蓝色。 2....animation_frame：用于标记动画帧的dataframe列的值。在我们的示例中，参数设置为年份列。
Plotly Plotly[4]图形库提供了一种毫不费力的方式来创建交互式和高质量的图形。它提供了一系列类似于Matplotlib和Seaborn的图表类型，包括线图、散点图、面积图、条形图等等。...推荐阅读(点击阅读)：Pandas+Matplotlib+Plotly，完美解决 Python 数据分析问题 优点 与R相似 如果你熟悉在R中创建绘图，并在使用Python时怀念它的功能，Plotly是一个很好的选择...这种互动性使你的可视化的消费者有能力自己去探索数据。 复杂地块中的简单性 Plotly简化了复杂图的创建，这在其他库中可能是个挑战。...缺点 Altair的简单图表，如柱状图，可能看起来不像Seaborn或Plotly等库中的图表那样有风格，除非你指定自定义风格。...例如，使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图，除了需要提前转换数据外，如果我们想让图表看起来漂亮，还需要设置条形图的宽度和颜色。
notebook中专用的方法，即将生成的图形嵌入到ipynb文件中，本文即采用后面一种方式（注意，在jupyter notebook中使用plotly.offline.iplot()时，需要在之前运行...2.3 构造traces 在根据绘图需求从graph_objs中导入相应的obj之后，接下来需要做的事情是基于待展示的数据，为指定的obj配置相关参数，这在plotly中称为构造traces(create...2.4 定义Layout plotly中图像的图层元素与底层的背景、坐标轴等是独立开来的，在我们通过前面介绍的内容，定义好绘制图像需要的对象之后，可以直接绘制，但如果想要在背景图层上有更多自定义化的内容...，就需要定义Layout()对象，其主要参数如下，我们根据设置对象的不同分为几个部分并分开举例讲解： 2.4.1 文字 文字是一幅图中十分重要的组成部分，plotly其强大的绘图机制为一幅图中的文字进行了细致的划分...，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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