开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在R中使用Plotly翻转x轴(180度)

在R中使用Plotly翻转x轴(180度)的方法如下：

首先，确保已经安装了Plotly库。如果没有安装，可以通过以下命令进行安装：

install.packages("plotly")

然后，加载Plotly库：

library(plotly)

接下来，我们可以使用plot_ly()函数创建一个Plotly图表对象，并通过设置layout()函数的xaxis参数来翻转x轴。具体步骤如下：

创建一个数据集：

data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(1, 4, 9, 16, 25))

使用plot_ly()函数创建图表对象：

plot <- plot_ly(data, x = ~x, y = ~y, type = 'scatter', mode = 'lines')

使用layout()函数设置x轴的翻转属性：

plot <- plot %>% layout(xaxis = list(autorange = 'reversed'))

完整的代码如下：

library(plotly)

# 创建一个数据集
data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(1, 4, 9, 16, 25))

# 创建图表对象
plot <- plot_ly(data, x = ~x, y = ~y, type = 'scatter', mode = 'lines')

# 设置x轴翻转属性
plot <- plot %>% layout(xaxis = list(autorange = 'reversed'))

# 显示图表
plot

这样，就可以在R中使用Plotly翻转x轴(180度)了。

Plotly是一个交互式可视化库，可以创建漂亮的图表和数据可视化。它提供了丰富的图表类型和配置选项，方便用户进行定制化的数据展示。

更多关于Plotly的详细信息和用法，请参考腾讯云Plotly产品介绍链接地址：Plotly产品介绍。

相关搜索:如何在R中重命名plotly的x轴？如何在带有R的Plotly条形图上排列x轴如何在plotly中使用layout()函数来设置轴标题R 如何在R中显示长x轴标签如何在R中的X轴上画短线如何在R cdplot中删除x轴标签？如何在ggplot2 R中绘制x轴和y轴？如何在ggraph R中反转x和y轴使用R中的ggplot包更改x轴和y轴间距如何在Python Plotly中使用共享x轴和范围滑块创建子图如何在R中绘制x轴上的多列如何在R中打印x轴上的所有标签？使用R中的日期自定义x轴标签如何在R中重新排列x轴上的条如何在R中绘制在x轴上有分类变量的散点图？使用ggplot缩小数据在r中X轴上的比例如何在R studio中纠正分类多个ggboxplot中重叠的x轴标签如何在R中创建具有次级分组x轴的条形图？如何在PowerBi中使用R中的直方图标记X轴上的每个条形如何在R中使用ggplot减小分类x变量的折线图上的x轴大小？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

高级可视化神器plotly的4个使用技巧

最近用plolty绘制了很多的动态可视化图形，有一定自定义的图形设置技巧，供大家参考学习。

01

Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作

專欄 ❈ sunhaiyu，Python中文社区专栏作者专栏地址： http://www.jianshu.com/u/4943cb2c6ea4 ❈ Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作颜色与RGBA值计算机通常将图像表示为RGB值，或者再加上alpha值（通透度，透明度），称为RGBA值。在Pillow中，RGBA的值表示为由4个整数组成的元组，分别是R、G、B、A。整数的范围0~255。RGB全0就可以表示黑色，全255代表黑色。可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红

可视化神器Plotly玩转漏斗图

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：

01

js调用原生API--陀螺仪和加速器

介绍 W3C设备方向规范允许开发者使用陀螺仪和加速计的数据。这个功能能被用来在现代浏览器里构筑虚拟现实和增强现实的体验。但是这处理原生数据的学习曲线对开发者来说有点大。在本文中我们要分解并解释设备方

画出你的数据故事：Python中Matplotlib使用从基础到高级

摘要： Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库，它提供了丰富的绘图功能，用于创建各种类型的图表和图形。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。

02

【动画消消乐】HTML+CSS 自定义加载动画 057

【动画消消乐】平时学习生活比较枯燥，无意之间对一些网页、应用程序的过渡/加载动画产生了浓厚的兴趣，想知道具体是如何实现的？便在空闲的时候学习下如何使用css实现一些简单的动画效果，文章仅供作为自己

05

如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔？

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。

01

Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

收集数据后，需要对其进行解释和分析，以深入了解数据所蕴含的深意。而这个含义可以是关于模式、趋势或变量之间的关系。

02

Plotly 初步

版权声明：本文为博主原创文章，未经授权禁止转载。 https://blog.csdn.net/u010099080/article/details/84197684

04

坐标系统仿射变换函数使用总结

Mac的AppKit坐标系统是已左下角为坐标原点，向右为X轴正向，向上为Y轴正向。

05

可视化神器Plotly绘制气泡图

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：

05

Android传感器开发与智能设备案例实战_Android移动应用开发

Android是一个面向应用程序开发的丰富平台，它除了拥有许多具有吸引力的用户界面元素、数据管理和网络应用等优秀的功能之外，还提供了很多颇具特色的接口，比如对各种传感器的支持。Android应用可以通过传感器来获取设备的外界条件，包括手机设备的运行状态、当前摆放方向、外界的磁场、温度和压力等。通过在Android应用中添加传感器，可以充分激发开发者、用户的想象力，可以开发出各种有特色、有创意的应用程序，比如电子软盘、水平仪等。在本节中我们首先对传感器的基本概念进行了简要的介绍，之后通过一系列的具体案例给大家讲解Android中传感器开发的具体知识。

04

CSS3 transform变换、翻转图片示例

1、translate(x,y) 设置盒子位移 2、scale(x,y) 设置盒子缩放 3、rotate(deg) 设置盒子旋转 4、skew(x-angle,y-angle) 设置盒子斜切 5、perspective 设置透视距离 6、transform-style flat | preserve-3d 设置盒子是否按3d空间显示 7、translateX、translateY、translateZ 设置三维移动 8、rotateX、rotateY、rotateZ 设置三维旋转 9、scaleX、scaleY、scaleZ 设置三维缩放 10、tranform-origin 设置变形的中心点 11、backface-visibility 设置盒子背面是否可见

01

如何在 Python 中的绘图图形上手动添加图例颜色和图例字体大小？

Plotly 的 update_layout（）方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -

03

24式R入门作图必学之barplot条形图（一）

柱状图又称条形图，在统计分析中的使用频率最高，也是众多小白入门R最早绘制的可视化图形。

01

【CSS3】CSS3 3D 转换示例 - 盒子模型翻转示例 ( 开启透视视图 | 设置过渡动画 | 设置 3D 呈现样式 | 鼠标移动到控件上方效果 | 设置两个子盒子模型背靠背效果 )

HTML 页面呈现 3D 效果 , 需要设置 3D 空间中的透视效果属性 , 该属性的属性值表示观察者眼睛 ( 视点 ) 到 3D 转换元素 ( 盒子标签模型 ) 的距离 , 单位是像素 ;

00

12个流行的Python数据可视化库总结

matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。

02

博客 | 12个流行的Python数据可视化库总结

matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。

01

给数据科学家的10个提示和技巧Vol.3

原文：10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.3[1]

04

当Sklearn遇上Plotly，会擦出怎样的火花？

Plotly：协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库官网链接：https://plot.ly/python/

01

plotly-express-20-plotly中设置轴刻度

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。

01

最强的Python可视化神器，建议一试！

数据分析离不开数据可视化，我们最常用的就是pandas，matplotlib，pyecharts当然还有Tableau，看到一篇文章介绍plotly制图后我也跃跃欲试，查看了相关资料开始尝试用它制图。

05

Plotly 和 Pandas：强强联手实现有效的数据可视化

曾几何时，我们很多人都遇到过这个问题。除非您有天赋或者之前碰巧参加过设计课程，否则制作同时对观众直观的视觉美学图表可能非常具有挑战性且耗时。

03

Python5个数据可视化工具

如果您了解并使用上面提到的库，那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果，语法也不难。一般来说，我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来：

02

Wolfram System Modeler 12.2|模拟零重力以演示Dzhanibekov效应和其他令人惊讶的物理模型

Wolfram System Modeler 12.2 刚刚发布，具有诸如图的个性化，新模型库和对高级建模的扩展 GUI 支持等功能。其他功能之一是用于从 3D 形状生成 3D 模型的新工作流程。我们将使用此功能来说明一些奇怪和违反直觉的物理学。

04

【OpenCV】Chapter3.图像的仿射变换

仿射变换其实包含了一系列的操作：平移，缩放，旋转等，不过所有的操作都可以通过这个仿射变换矩阵来实现。

02

Python奇淫技巧，5个数据可视化工具

数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：

03

Python奇淫技巧，5个数据可视化工具

数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：

03

盘点12个Python数据可视化库

大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库，并在文末送出一本数据可视化书籍！

03

Python奇淫技巧，5个炫酷的数据可视化工具

数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：

07

Python奇淫技巧，5个数据可视化工具

数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：

02

对称、群论与魔术（四）——空白扑克卡片的对称性研究

在前面的文章中，我们从描述对称的困难到提出对称群的概念，以及拓展到群这一数学结构的多种应用，最后有回到几何对称的本源上。相关内容请戳：

02

比较（八）利用python绘制指示器

指示器是一系列相关图的统称，主要用于突出展示某一变量的实际值与目标值的差异，例如常见的数据delta、仪表盘、子弹图、水滴图等。

01

对称、群论与魔术（十一）——魔术《百变箭头》等和系列总结

今天是本系列最后一篇，再来点稍微不一样的。前面大量直接基于操作本身的对称合理性而设计的，内部其实是通信后强行制造匹配效果的魔术（除了第一个魔术《对称找牌》是直接利用不对称性作为特征）后，最后给大家来一个所见即所得，其效果直接就是由群论语言来描述的硬核魔术。因为如果演不好的话，除了给人的感觉是无聊以外，还会犯迷糊，知道是那么回事却又讲不清楚。当然，除了学懂了群论的人除外。

03

Python可视化神器——Plotly详细教程

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：

06

数字图像处理学习笔记（十）——空间滤波

其中，m=2a+1,n=2b+1, w(s,t)是滤波器系数，f(x,y)是图像值。一般来说最小尺寸是3。

02

手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)

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！

02

欧拉角和万向节死锁

有很多种方式可以描述旋转，但是使用欧拉角来描述是最容易让人理解的。这篇文章将会介绍欧拉角的基础知识、欧拉角的问题和如何去解决这些问题，当然还有欧拉角无法解决的万向节死锁问题，在最后还会介绍如何将欧拉角转换成矩阵，便于程序计算。

02

（数据科学学习手札43）Plotly基础内容介绍

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。

04

基于可视化理论的清晰Python图表

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。

00

Android自定义系列——4.Canvas操作

1.画布操作为什么要有画布操作？画布操作可以帮助我们用更加容易理解的方式制作图形。 ⑴位移(translate) translate是坐标系的移动，可以为图形绘制选择一个合适的坐标系。请注意，位移是基于当前位置移动，而不是每次基于屏幕左上角的(0,0)点移动，如下：

04

8个plotly绘图技巧

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。

00

盘点12个Python数据可视化库，通吃任何领域

在数据可视化的研究热潮中，如何让数据生动呈现，成了一个具有挑战性的任务，随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！深入学习Python商业数据可视化技术，推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库，这些数据可

02

plotly-express-4-常见绘图参数

In a scatter plot, each row of data_frame is represented by a symbol mark in 2D space.

01

plotly-express-1-入门介绍

Python的一个高级可视化库plotly_express是目前使用和见识过最棒的可视化库，通过这篇文章来入门这个可视化神器。

02

CSS动效集锦，视觉魔法的碰撞与融合（三）

在一些杀毒或文件扫描类的软件上，我们可能会看到一些雷达扫描的UI样式，例如下图所示

02

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：

04

<leetcode刷题-数组> 【双指针】旋转数组

把这个数组比喻成一个圆的直径，当我们翻转180°时，令left为最左边，right为正好落在了最后边。当我们再次翻转180°，又会还原成自己。

02

「css基础」Transforms 属性在实际项目中如何应用？

关于Transform变形属性大家都不陌生吧，可以通过此属性实现元素的位移translate(x,y)，缩放scale(x,y)，2d旋转rotate(angle)，3d旋转rotate3d(angle),倾斜变换skew(x-angle,y-angle)等，你也许已经很熟悉了这些属性，或许你也会有这样的困惑，这些属性在实际项目中如何应用呢？

00

工程师入门速成大法：15幅结构动图看懂机械原理

来自越南的设计师Nguyen Duc Thang使用Inventor绘制了经典的机械结构，并将其制作为动态仿真视频，这些机械结构有利于大家直观的了解机械。 1、单人水车解析：四脚连杆（灰色踏板，绿色

05

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭