首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在PLOTLY直方图中将x轴改为对数

在PLOTLY直方图中将x轴改为对数,可以通过设置布局参数和轴参数来实现。具体步骤如下:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import plotly.graph_objects as go
  1. 创建数据集:
代码语言:txt
复制
x = [1, 10, 100, 1000, 10000]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
  1. 创建直方图对象:
代码语言:txt
复制
fig = go.Figure()
  1. 添加直方图数据:
代码语言:txt
复制
fig.add_trace(go.Bar(x=x, y=y))
  1. 设置x轴为对数轴:
代码语言:txt
复制
fig.update_layout(xaxis_type="log")
  1. 显示图形:
代码语言:txt
复制
fig.show()

这样,x轴就会被改为对数轴,以对数刻度显示数据。

PLOTLY是一款强大的数据可视化工具,它提供了丰富的图表类型和交互功能,适用于各种数据分析和展示场景。对数轴在以下情况下特别有用:

  • 数据范围跨度较大,使用线性轴难以展示数据的细节;
  • 数据呈指数增长或指数衰减的趋势,使用对数轴可以更好地展示数据的变化;
  • 数据中存在异常值或离群点,使用对数轴可以平滑数据的分布。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据可视化服务(Data Visualization),该服务提供了丰富的数据可视化组件和功能,可帮助用户快速构建交互式的数据可视化应用。产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/dv

请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方式可能会因PLOTLY版本和使用环境而有所不同。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

收藏起来!比 matplotlib 效率高十倍的数据可视化神器!

在开始前,我们需要使用 pip install cufflinks plotly 在 Python 环境中安装这两个包,然后在 jupyter notebook 中导入这两个包: 单变量分布:直方图和箱线图...直方图是绘制单变量分布的首选方式。...如果你已经习惯使用matplotlib,你所需要做的只是在你原有代码的基础上添加一个字母,即把 plot 改为 iplot,就可以得到一个更加好看的交互式图标!...我们在一行代码里完成了很多不同的事情: - 自动获得了格式友好的时间序列作为x - 添加一个次坐标(第二y),因为上图中的两个变量的值范围不同。...如果要在图表中体现三个数值变量,我们还可以使用气泡图,如下图:横坐标、纵坐标、气泡的大小分别代表三个不同的变量——文章字数的对数、阅读数量、阅读比例。 ?

1.7K60

推荐:这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

也可以通过 facet_col ="continent" 来轻松划分各大洲,就像着色点一样容易,并且让我们使用 x 对数(log_x)以便在我们在图表中看的更清晰: ?...Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。 使用直方图(histograms),箱形图(box)或小提琴图(violin plots)可视化单变量分布: 直方图 ? 箱形图 ?...主题(Themes)允许你控制图形范围的设置,边距、字体、背景颜色、刻度定位等。你可以使用模板参数应用任何命名的主题或主题对象: ?...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射,并具有图形启发的语法签名,可让你直接映射这些标记的变量, x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column...接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入(而不是原始的 numpy 向量)也允许 px 为你节省大量的时间,因为它知道列的名称,它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、、悬停框

4.9K10

这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲,就像着色点一样容易,并且让我们使用 x 对数(log_x)以便在我们在图表中看的更清晰: ?...使用直方图(histograms),箱形图(box)或小提琴图(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: image.png 箱形图: image.png 小提琴图: image.png...主题(Themes)允许您控制图形范围的设置,边距、字体、背景颜色、刻度定位等。...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射,并具有图形启发的语法签名,可让您直接映射这些标记的变量, x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column...接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入(而不是原始的 numpy 向量)也允许 px 为你节省大量的时间,因为它知道列的名称,它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、、悬停框

3.7K20

强烈推荐一款Python可视化神器!

也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲,就像着色点一样容易,并且让我们使用 x 对数(log_x)以便在我们在图表中看的更清晰: ?...Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。 使用直方图(histograms),箱形图(box)或小提琴图(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: ? 箱形图: ?...主题(Themes)允许您控制图形范围的设置,边距、字体、背景颜色、刻度定位等。 您可以使用模板参数应用任何命名的主题或主题对象: ?...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射,并具有图形启发的语法签名,可让您直接映射这些标记的变量, x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column...接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入(而不是原始的 numpy 向量)也允许 px 为你节省大量的时间,因为它知道列的名称,它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、、悬停框

4.4K30

这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器!

也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲,就像着色点一样容易,并且让我们使用 x 对数(log_x)以便在我们在图表中看的更清晰: ?...Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。 使用直方图(histograms),箱形图(box)或小提琴图(violin plots)可视化单变量分布: 直方图: ? 箱形图: ?...主题(Themes)允许您控制图形范围的设置,边距、字体、背景颜色、刻度定位等。 您可以使用模板参数应用任何命名的主题或主题对象: ?...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射,并具有图形启发的语法签名,可让您直接映射这些标记的变量, x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column...接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入(而不是原始的 numpy 向量)也允许 px 为你节省大量的时间,因为它知道列的名称,它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、、悬停框

4.1K21

Plotly,是时候表演真正的技术了

这种复杂性让作者在StackOverflow上遭受了数小时的挫折去弄清楚如何格式化日期或添加第二个y。幸运的是,在探索了一些选项后,一个在易用性,文档和功能方面显著的赢家是Plotly库。...在本文中,我们将直接上手使用Plotly,学习如何在更短的时间内制作出更好的图表。...▲使用plotly+cufflinks制作的交互式直方图 对于那些习惯使用Matplotlib的人来说,我们所要做的就是添加一个字母(使用iplot而不是plot),我们就可以得到一个更好看的交互式图表...在这里,我们仅用一行代码做了很多不同的事情: 自动获取时间序列x 添加辅助y,因为我们的变量有不同的范围 将文章标题添加为悬停信息 我们还可以非常轻松地添加文本注释: tds_monthly_totals.iplot...我们可以使用log(指定为绘图布局)(参见Plotly文档-中的布局细节-https://plot.ly/python/reference/)以及数值变量来调整气泡,让图表更复杂一点: tds.iplot

1.9K20

plotly-express-1-入门介绍

联合分布图(散点图+直方图) 上方增加直方图,右方增加细条图 px.scatter(iris,x="sepal_width",y="sepal_length",color="species",...列中的值用于笛卡尔坐标中沿 X 的定位标记。图表类型为水平柱状图时,这些值用作参数histfunc的入参; y :指定列名。列中的值用于笛卡尔坐标中沿 Y 的定位标记。...使用size参数时,设置最大标记的大小; marginal_x:字符串,取值:rug(细条)、box(箱图)、violin(小提琴图)、histogram(直方图)。...如果为True,则 X 在笛卡尔坐标系中进行对数缩放; log_y:布尔值,默认为False。...如果为True,则 Y 在笛卡尔坐标系中进行对数缩放; range_x:2个数字元素组成的列表,用于设定笛卡尔坐标中 X 上的自动缩放,即边界的大小值; range_y:2个数字元素组成的列表,用于设定笛卡尔坐标中

11.4K20

Plotly,是时候表演真正的技术了(附代码)

这种复杂性让作者在StackOverflow上遭受了数小时的挫折去弄清楚如何格式化日期或添加第二个y。幸运的是,在探索了一些选项后,一个在易用性,文档和功能方面显著的赢家是Plotly库。...在本文中,我们将直接上手使用Plotly,学习如何在更短的时间内制作出更好的图表。...使用plotly+cufflinks制作的交互式直方图 对于那些习惯使用Matplotlib的人来说,我们所要做的就是添加一个字母(使用iplot而不是plot),我们就可以得到一个更好看的交互式图表!...在这里,我们仅用一行代码做了很多不同的事情: 自动获取时间序列x 添加辅助y,因为我们的变量有不同的范围 将文章标题添加为悬停信息 我们还可以非常轻松地添加文本注释: tds_monthly_totals.iplot...我们可以使用log(指定为绘图布局)(参见Plotly文档-中的布局细节-https://plot.ly/python/reference/)以及数值变量来调整气泡,让图表更复杂一点: tds.iplot

2.4K20

最强的Python可视化神器,建议一试!

Plotly Plotly 是一款用来做数据分析和可视化的在线平台,功能非常强大,可以在线绘制很多图形比如条形图、散点图、饼图、直方图等等。...使用Plotly可以画出很多媲美Tableau的高质量图: 图片.png plotly制图我尝试做了折线图、散点图和直方图,首先导入库: from plotly.graph_objs import...'lines', name = 'lines' ) data = [trace0,trace1,trace2] py.iplot(data) 图片.png 折线图 随机设置4个参数,一个x的数字和三个...y的随机数据,制作出三种不同类型的图。...直方图是我们比较常用的一种图形,plotly绘制直方图的方式跟我们在pandas里面设置的有点类似,他们非常直观的体现了不同月份两个生产力之间的差异。

67250

关于Python可视化Dash工具—plotly中级图表

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。...本文借助Plotly Express提供的几个样例库进行密度图、小提琴图、箱线图、地图、趋势图,还有用于实现数据预探索的各种关系图、直方图等基本图形的实现。...# 鸢尾花类型=1的sepal_width,sepal_length散点图,x为密度图,y直方图 fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length...散点图,x为箱线图,y为小提琴图 fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", marginal_x..."box", marginal_y="violin") fig.show() # 密度热力图,鸢尾花类型=1的sepal_width,sepal_length散点图,x为密度图,y直方图 fig

93320

一文爱上可视化神器Plotly_express

上方增加直方图,右方增加细条图 px.scatter(iris,x="sepal_width",y="sepal_length",color="species", marginal_x...列中的值用于笛卡尔坐标中沿 X 的定位标记。图表类型为水平柱状图时,这些值用作参数histfunc的入参; y :指定列名。列中的值用于笛卡尔坐标中沿 Y 的定位标记。...使用size参数时,设置最大标记的大小; marginal_x:字符串,取值:rug(细条)、box(箱图)、violin(小提琴图)、histogram(直方图)。...如果为True,则 X 在笛卡尔坐标系中进行对数缩放; log_y:布尔值,默认为False。...如果为True,则 Y 在笛卡尔坐标系中进行对数缩放; range_x:2个数字元素组成的列表,用于设定笛卡尔坐标中 X 上的自动缩放,即边界的大小值; range_y:2个数字元素组成的列表,用于设定笛卡尔坐标中

3.8K10

Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

数据分析是对数据进行排序、分类和总结以回答研究问题的过程。我们应该快速有效地完成数据分析,并得出脱颖而出的结论。 而不同可视化的数据绘图类型是实现以上目标的一个重要方面。...这些点通常按其 x 值排序。这些点用直线段连接。折线图用于可视化一段时间内数据的趋势。 以下是折线图中按年计算的加拿大预期寿命的说明。...以下是如何在情节中做到这一点: import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query("country=='Canada'") fig =...它的每个折线图都向下阴影到 x 。它让每一组彼此堆叠。...双峰分布 在这个直方图中,有两组呈正态分布的直方图。它是在数据集中组合两个变量的结果。

9.3K20

当Sklearn遇上Plotly,会擦出怎样的火花?

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,从简单的模型线性回归,到其他机器学习模型决策树和多项式回归。...重点学习plotly的各种功能,使用不同参数对同一模型进行比较分析、Latex显示、3D表面图,以及使用plotly Express进行增强的预测误差分析。...实际点与预测点的比较图 这介绍了比较预测输出与实际输出的最简单方法,即以真实值为x,以预测值为y值,绘制二维散点图。从图中看,若理论最优拟合(黑色斜线)附近有大部分的散点则说明模型拟合效果很好。...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。...y fig_thresh.update_yaxes(scaleanchor="x", scaleratio=1) fig_thresh.update_xaxes(range=[0.2, 1], constrain

8.4K10

Plotly绘图,快速入门

公众号:尤而小屋编辑:Peter作者:Peter大家好,我是Peter~本文基于一份公开的数据讲解plotly的多种图形的绘制,包含:散点图分组散点图气泡图3D散点图线形图柱状图分组柱状图堆叠柱状图箱型图饼图甜甜圈图直方图核密度图热力图子图部分图预览...:1 plotly图形Plotly是一个用于创建交互式图表的Python库,它支持多种图表类型,折线图、散点图、饼图、热力图等。...Plotly的特点如下:高度可定制:用户可以根据需要调整图表的各种属性,颜色、字体、标签等,以创建符合需求的可视化效果。...集成其他库:可以与其他流行的Python数据处理和可视化库(Pandas、NumPy、Matplotlib等)结合使用,方便数据处理和图形绘制。...df[df['gender']=='male']['math score'], # x-y数据 y = df[df['gender']=='male'

14410

用可视化探索数据特征的N种姿势

散点图探索相关性 散点图使用数据对象两个属性对值作为x和y坐标,每个数据对象都作为平面上对一个点绘制。...Seaborn直方图 sns.distplot(X['Return'], # 不显示核密度估计图 kde = False) ?...直方图 直方图是一种对数据分布情况的图形表示,是一种二维统计图表,它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量,以长条图(bar)的形式具体表现。...几种可交互图形 plotly二维可交互图 plotly和经典Matplotlib最大的不同是plotly可以生成交互式的数据图表。...以上结果显示了特征对之间的皮尔逊相关性,这样网格中的每个像元都代表了两个特征,这些特征在x和y上按顺序标识,并且颜色显示了相关性的大小。

2K20

手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(下)

# 绘制total_bill直方图 import plotly.express as px df = px.data.tips() fig = px.histogram(df, x="total_bill...直方图 自定义分组nbins # 分组,参数nbins import plotly.express as px df = px.data.tips() fig = px.histogram(df, x...自定义分组nbins 离散分类直方图 # 如果对离散或分类特征数据进行直方图绘制,和柱状图差不多 import plotly.express as px df = px.data.tips() fig...初始值和最终值列通常从水平开始,而中间值则为浮动列。由于拥有这样的“外观”,瀑布图也称为桥梁图。...数据中含有地理区域(国家/地区、省/自治区/直辖市、县或邮政编码)时使用地图图表。 plotly的地图绘制形式有很多种,这里不做更详细的介绍,我们后续再找个时间详细讲解。

2.2K30
领券