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。...它允许我们看到变量随时间演变的过程或两个（或更多）变量之间的关系。 时间序列 相当一部分的真实数据会有一个时间维度。 幸运的是，plotly+cufflinks的设计考虑了时间序列的可视化。...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轴 添加辅助y轴，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...▲带注释的散点图 对于使用第三个变量来上色的双变量散点图，我们可以使用如下命令： df.iplot( x='read_time', y='read_ratio', # Specify...我们可以使用log轴（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
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。...它允许我们看到变量随时间演变的过程或两个（或更多）变量之间的关系。 时间序列 相当一部分的真实数据会有一个时间维度。 幸运的是，plotly+cufflinks的设计考虑了时间序列的可视化。...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轴 添加辅助y轴，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...带注释的散点图 对于使用第三个变量来上色的双变量散点图，我们可以使用如下命令： df.iplot( x='read_time', y='read_ratio', # Specify...我们可以使用log轴（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
重点学习plotly的各种功能，如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。...3D图绘制支持向量机决策边界 二维平面中，当类标签给出时，可以使用散点图考察两个属性将类分开的程度。...而在更高维度中，即当输入数据中有多个变量时，分类器可以是支持向量机(SVM)，其通过在高维空间中寻找决策边界以区分不同类别标签。如在三维空间中可以通3D图内的曲线来可视化模型的决策平面。...多元线性回归可视化 本节介绍用plotly可视化多元线性回归(MLR)的系数。 用一个或两个变量可视化回归是很简单的，因为可以分别用散点图和3D散点图来绘制它们。...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。
本文将从入门到精通，详细介绍Matplotlib的使用方法，通过代码示例和中文注释，帮助您掌握如何在不同场景下灵活绘制高质量的图表。1....您可以从一些开源字体库中选择，如思源字体、文泉驿字体等。配置Matplotlib： 在绘图之前，需要在Matplotlib中设置中文字体。...='o')plt.title('折线图示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.show()图片散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。...此外，我们还展示了数据可视化实例，展示了如何将Matplotlib应用于实际数据分析中。最后，我们介绍了Matplotlib的扩展库Seaborn和Plotly，让您了解更多可选的数据可视化工具。...通过深入学习Matplotlib，您可以更好地展示和传达数据，为决策和分析提供有力的支持。
因为这是地理数据，我们也可以将其表示为动画地图，因此这清楚地表明 Plotly Express 不仅仅可以绘制散点图（不过这个数据集缺少前苏联的数据）。 ?...在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： ? 散点图矩阵（SPLOM）允许你可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。...08 设计理念：为什么我们创建 Plotly Express？ 可视化数据有很多原因：有时你想要提供一些想法或结果，并且你希望对图表的每个方面施加很多控制，有时你希望快速查看两个变量之间的关系。...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，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column...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。
直方图和核密度分布都是可视化特定变量关键特征的有效方法。下面来看看如何在一个图表中生成单个变量或多个变量分布。 ?...在每个图中，中心图（散点图，二元KDE，hexbin）有助于理解两个变量之间的联合频率分布。此外，在中心图的右边界和上边界，描述了各自变量的边际单变量分布（用KDE或直方图表示）。...Seaborn双标图，散点图、二元KDE和Hexbin图都在中心图中，边缘分布在中心图的左侧和顶部。 散点图 散点图是一种可视化两个变量联合密度分布的方法。...小提琴图在绘制大洲与生活阶梯的关系图时，用人均GDP的平均值对数据进行分组。人均GDP越高，幸福指数就越高 配对图 Seaborn配对图是在一个大网格中绘制双变量散点图的所有组合。...Seaborn散点图网格中，所有选定的变量都分散在网格的下半部分和上半部分，对角线包含Kde图。
因为这是地理数据，我们也可以将其表示为动画地图，因此这清楚地表明 Plotly Express 不仅仅可以绘制散点图（不过这个数据集缺少前苏联的数据）。 ?...在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： ? 散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。 数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。...设计理念：为什么我们创建 Plotly Express ？ 可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的每个方面施加很多控制，有时您希望快速查看两个变量之间的关系。...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，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column...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。
因为这是地理数据，我们也可以将其表示为动画地图，因此这清楚地表明 Plotly Express 不仅仅可以绘制散点图（不过这个数据集缺少前苏联的数据）。 ?...在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： image.png 散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。...设计理念：为什么我们创建 Plotly Express ？ 可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的每个方面施加很多控制，有时您希望快速查看两个变量之间的关系。...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，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column...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。
但是，并非所有情况都可以通过 Plotly 的默认图例设置来适应。本文将讨论如何在 Python 中手动将图例颜色和字体大小应用于 Plotly 图形。...散点图没有大小或颜色信息，也不会显示悬停信息。绘图标题设置为“我的标题”。...要创建散点图，使用了 Plotly Express 中的 px.scatter（） 函数，并将数据集中的“total_bill”和“tip”列指定为图的 x 轴和 y 轴。...“size”列被指定为标记的大小，“color”列被指定为变量，用于根据支付账单的人的性别为标记着色。绘图的标题设置为“提示数据”。...最后，使用 Plotly 中的 show（） 函数显示绘图。生成的图显示了餐厅顾客的总账单和小费金额之间的关系，标记的大小由另一个变量调整，并由支付账单的人的性别着色。
比如统计不同发表渠道中，每篇文章带来的新增粉丝数： 交互式图表带来的好处是，我们可以随意探索数据、拆分子项进行分析。箱型图能提供大量的信息，但如果你看不到具体数值，你很可能会错过其中的一大部分！...散点图 散点图是大多数分析的核心内容，它能让我们看出一个变量随着时间推移的变化情况，或是两个（或多个）变量之间的关系变化情况。 时间序列分析 在现实世界中，相当部分的数据都带有时间元素。...X 轴 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中 为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释： （带有文本注释的散点图） 下面的代码中，我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...散点图矩阵 假如我们要探索许多不同变量之间的关系，散点图矩阵（也被称为SPLOM）就是个很棒的选择： 即使是这样复杂的图形，也是完全可交互的，让我们能更详尽地对数据进行探索。...关系热图 为了体现多个数值变量间的关系，我们可以计算它们的相关性，然后用带标注热度图的形式进行可视化： 自定义主题 除了层出不穷的各种图表外，Cufflinks 还提供了许多不同的着色主题，方便你轻松切换各种不同的图表风格
—— Choropleth_百度百科 简单来说，具体到本文，就是在地图上为每个省上色，根据什么来确定上哪个颜色呢？在本文中就是该省的确诊人数，人数越多，颜色越亮。...layout 决定图的布局，比如一幅折线图的宽高，一幅地图的风格和中心点。plotly 里一幅图是一个 Figure 对象，这个对象就有 data 和 layout 两个参数。...需要注意此参数中值的顺序需要和 locations 保持一致，一一对应，如河南在 locations 中的索引是 9，那么河南的确诊人数在 z 中的索引也必须是 9。...和 go.Choroplethmapbox 中的 z 对应。 locations：通常为 str 类型，data_frame 的列名。和 go.Choroplethmapbox 中的同名参数对应。...一些没说到的 为了阅读体验，本文没有解释更多的参数，但我相信这已经能让你绘制一幅不错的 choropleth 地图了。有时间我会继续写一写如何在 dash 中融入这些地图，并实时更新。
比如统计不同发表渠道中，每篇文章带来的新增粉丝数： ? ? 交互式图表带来的好处是，我们可以随意探索数据、拆分子项进行分析。...散点图 散点图是大多数分析的核心内容，它能让我们看出一个变量随着时间推移的变化情况，或是两个（或多个）变量之间的关系变化情况。 时间序列分析 在现实世界中，相当部分的数据都带有时间元素。...在上图中，我们用一行代码完成了几件事情： 自动生成美观的时间序列 X 轴 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中 为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释...（带有文本注释的散点图） 下面的代码中，我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色： ? ? 接下来我们要玩点复杂的：对数坐标轴。...散点图矩阵 假如我们要探索许多不同变量之间的关系，散点图矩阵（也被称为SPLOM）就是个很棒的选择： ? ? 即使是这样复杂的图形，也是完全可交互的，让我们能更详尽地对数据进行探索。
就拿博客文章点赞总数为例做一个简单的交互式柱状图： （代码中的 df 是标准的 Pandas dataframe 对象） （使用 plotly+cufflinks 创建的交互式柱状图） 对于已经习惯 matplotlib...比如统计不同发表渠道中，每篇文章带来的新增粉丝数： 交互式图表带来的好处是，我们可以随意探索数据、拆分子项进行分析。箱型图能提供大量的信息，但如果你看不到具体数值，你很可能会错过其中的一大部分！...散点图 散点图是大多数分析的核心内容，它能让我们看出一个变量随着时间推移的变化情况，或是两个（或多个）变量之间的关系变化情况。 时序列分析 在现实世界中，相当部分的数据都带有时间元素。...X 轴 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中 为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释： （带有文本注释的散点图） 下面的代码中，我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...散点图矩阵 假如我们要探索许多不同变量之间的关系，散点图矩阵（也被称为SPLOM）就是个很棒的选择： 即使是这样复杂的图形，也是完全可交互的，让我们能更详尽地对数据进行探索。
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 =...它是一种使用笛卡尔坐标显示一组数据的两个变量的值的图。...它显示为点的集合。它们在水平轴上的位置决定了一个变量的值。垂直轴上的位置决定了另一个变量的值。当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时，可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。...，散点图分为不同的类型。...它显示为三个或更多定量变量的二维图表。这些变量显示在从同一点开始的轴上。
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...散点图 散点图是大多数分析的核心，它可以使我们看到变量随着时间的演变情况，也可以看到两种变量之间的关系。 时间序列 现实世界中的大部分数据都与时间相关。...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轴 - 添加一个次坐标轴（第二y轴），因为上图中的两个变量的值范围不同。...对于由第三个分类变量着色的双变量散点图，我们使用： ?...散点图矩阵 当我们想要探索许多变量之间的关系时，散点图矩阵是非常好的选择。 ? 以上的散点矩阵图仍然是可以交互的，可以自由放大缩小，查看各个数据点的详细信息。
文章目录 前言 一、Plotly图表可视化 1.安装包 2.折线图 3.散点图 4.直方图 5.饼图 ---- 前言 Plotly是一个开源的数据可视化库，可以帮助分析和可视化数据，从而更好地了解其中的趋势和模式...绘图可以在Jupyter笔记本，独立的HTML文件中查看，也可以集成到Dash应用程序中。...1.安装包 pip install plotly 2.折线图 折线图可以用来表示两个或多个变量之间的关系，帮助用户快速理解数据的趋势，从而做出相应的决策。...它可以让我们看到数据的趋势，以及多个变量之间的关系。它还可以帮助我们发现潜在的模式，帮助我们做出准确的结论。...它可以帮助人们更容易地比较不同分类之间的比例，并轻松地看出最大和最小分类占比。
这是为了找到两个数值变量的密度。例如，下面的图显示了在每个阴影区域有多少数据点。...我们这里绘制了两个变量 sepal_width 和 sepal_length 的密度。 当然，也可以使用其他库，如seaborn、matplotlib等。...如果我们针对 x 和 y 轴绘制这两个值，我们将得到一个散点图。 散点图位于对角线上。这意味着样本分布是正态分布。如果散点图位于左边或右边而不是对角线，这意味着样本不是正态分布的。...点图是一种通过上图中显示的点的位置来表示数值变量集中趋势的方法，误差条表示变量的不确定性（置信区间）[4]。绘制线图是为了比较不同分类值的数值变量的变异性 [4]。...8、分簇散点图（Swarm plot） Swarm plot 是另一个受“beeswarm”启发的有趣图表。通过此图我们可以轻松了解不同的分类值如何沿数值轴分布 [5]。
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