本教程将解释如何使用 Python 在 Plotly 图形上手动添加图例文本大小和颜色。在本教程结束时，您将能够在强大的 Python 数据可视化包 Plotly 的帮助下创建交互式图形和图表。...情节发展必须包括一个图例，以帮助观众理解信息。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。...语法 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。...“性别”列用于使用颜色参数对图中的标记进行颜色编码。 color_discrete_map字典用于将“性别”列中的“男性”和“女性”值分别映射到蓝色和粉红色。...Python 中手动将图例颜色和图例字体大小添加到绘图图形中。
为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。...可以使用另一个属性 "origin" 为图例条目着色，并使用两个库的附加变量 "displacement" 控制点的大小。...我们将 DataFrame 作为数据传递，上述两个变量为 x 和 y，而 'origin' 作为图例颜色。...这一次，我们还将添加一个图表标题。我们将使用"cylinders"和"mpg"属性作为绘图的 x 和 y。 对于 Seaborn 图，我们将上述两个特征与 Dataframe 一起传递。...然而，在这两个图中，我们可以看到最大的车辆数量是在 76 年之后，并且在 82 年尤为突出。此外，我们使用了一个配置命令来修改条的颜色和不透明度，这在 Altair 情节的情况下就像一个主题。
自定义能力：用户可以自定义图表的各个方面，包括颜色、线型、标记、图例、标题等。交互式工具：提供了交云式界面，如可以缩放和拖动的图表。动画支持：可以创建动画图表，展示数据随时间的变化。...扩展性：可以通过扩展包支持更多的功能，如3D绘图等。...以下是 Altair 的一些关键特点：声明式语法：Altair 使用简单而直观的 Python 语法来描述数据可视化，使创建图表变得容易。...交互式：Altair 支持交互式可视化，可以轻松添加交互式元素，例如工具提示、缩放和选择。基于 Vega-Lite：Altair 核心思想是将数据可视化视为数据集到图形的映射，而不是一个步骤序列。...丰富的自定义选项和交互功能：Pygal 提供了丰富的自定义选项，允许用户调整图表的颜色、字体、轴标签等，同时支持添加数据标签、图例、注释、动画效果和交互功能。
Altair：虽然Altair的交互功能相对较少，但是它可以无缝地与其他交互库（如Panel）集成，实现更复杂的交互需求。...使用Bokeh的circle方法添加散点数据，并指定图例标签、颜色和大小。 最后调用show函数显示图表。...添加条形图： 使用 vbar() 方法向绘图对象添加条形图，指定了 x 值（产品名称）、条形的高度（销售量）、线条颜色、填充颜色等属性。...添加悬停工具： 使用 add_tools() 方法向绘图对象添加悬停工具，指定了悬停时显示的信息，包括产品名称、销售量和收入。...设置图表属性： 使用一系列属性设置函数设置图表的外观属性，如去除 x 轴的网格线、设置 y 轴起始值、设置 y 轴标签等。 显示图表： 使用 show() 函数显示绘图对象。
低级别的库，如Matplotlib，提供了广泛的灵活性，可以完成几乎任何事情。然而，API也是很复杂的。 像Altair这样的声明式库简化了数据到可视化的映射，提供了一个更直观的语法。...让我们考虑一下前面的用Matplotlib创建的条形图例子。...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。...添加地点 Folium通过允许加入标记，可以很容易地添加其他用户的潜在位置。...# 启用在地图中添加更多的位置 m = m.add_child(folium.ClickForMarker(popup="Potential Location")) 在地图上点击，就在你点击的地方生成一个新的位置标记
如何更改图例上的标签名称？如何设置刻度线？如何将刻度更改为对数刻度？如何在我的图中添加注释和箭头？如何在我的图中添加网格线？ 本文收集了有关如何自定义Matplotlib图的常见问题和答案。...你可以添加参数figsize并以英寸为单位指定宽度和高度，如下所示。 plt.figure（figsize=（20,10）） 问：什么是子图？如何创建和操作子图？ 子图是一个图中一组较小的坐标轴。...如何在我的图中添加网格线？ plt.grid(True) 风格和属性 问：如何更改线条颜色、宽度或样式？ 你可以传入参数color，linewidth和linestyle。...图例 问：如何在我的图中添加图例？ 如果图例未自动显示在图表上，则可以使用以下代码显示图例。 plt.legend（） 问：如何更改图例出现位置？...plt.yscale(“log”)#for y axis plt.xsclae("log")#for x axis 注释 问：如何在我的图中添加注释和箭头？
主要内容如下： Altair绘图三大主要步骤 Altair样例 Altair绘图三大主要步骤 在绘制可视化作品之前，我们需要导入绘图所需的数据，Altair库的数据导入格式是标准的Pandas.Dataframe...Aggregation方法，该方法可以在绘制图表过程中直接对数据进行如求平均、求和等聚合数据操作。...这里我们可以直接通过以下代码完成数据处理-绘图操作： alt.Chart(data).mark_bar().encode( x='a', y='average(b)' ) 我们还可以通过以下方式来添加刻度轴名称...、图例等绘图属性： alt.Chart(data).mark_bar(color='firebrick').encode( alt.Y('a', title='category'), alt.X...('average(b)', title='avg(b) by category') ) 其中:alt.Y、alt.X 方法则可以添加title、label等属性。
ggplot的运行方式与matplotlib不同：它允许你对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，你可以从轴开始画，然后添加点，然后是线、趋势线等。...与Bokeh一样，Plotly的强项正在制作交互式图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图，树状图和3D图表。...创建绘图后，你可以在它上面添加字段，以便用户可以对数据进行筛选和排序。 9. missingno 处理缺失的数据是一件痛苦的事。...Altair Altair是一个基于 Vega-lite 的声明性统计（declarative statistical）可视化python库。...声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。
: [4, 7, 2, 5, 8]})# 创建散点图，并添加标题和轴标签scatter_with_labels = alt.Chart(data).mark_point().encode( x=...: [4, 7, 2, 5, 8]})# 创建散点图，并添加数据标签scatter_with_labels = alt.Chart(data).mark_point().encode( x='x...以下是一些示例代码，演示如何在Altair中进行数据转换与聚合：数据透视import altair as altimport pandas as pd# 创建示例数据data = pd.DataFrame...我们还展示了如何通过Altair进行图表的自定义，包括自定义颜色和标记、添加标题和轴标签、添加数据标签等。这些自定义功能使得我们可以根据需求定制图表的外观和样式，以更好地呈现数据。...除了静态图表外，Altair还支持创建交互式图表，使得用户可以与数据进行更深入的交互和探索。我们展示了如何添加鼠标悬停提示、选择器、筛选器、缩放和平移等功能，从而实现丰富的交互体验。
ggplot的运行方式与matplotlib不同：它允许你对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，你可以从轴开始画，然后添加点，然后是线、趋势线等。...与Bokeh一样，Plotly的强项正在制作交互式图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图，树状图和3D图表。...创建绘图后，你可以在它上面添加字段，以便用户可以对数据进行筛选和排序。 9. missingno 处理缺失的数据是一件痛苦的事。...Altair Altair是一个基于 Vega-lite 的声明性统计（declarative statistical）可视化python库。...声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。 ?
，详见本系列文章的分层设色篇，但不同的是在geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量k共同使用，而是更新为传入mapclassify分段结果对象，下文中会做具体演示 legend：bool...型，用于控制是否显示图例 legend_values：list型，用于自定义图例显示的各个具体数值 legend_labels：list型，用于自定义图例显示的各个具体数值对应的文字标签，与legend_values...图6 可以看到在增大n_levels参数后，图中等值线的数量随之增加，下面我们设置shade=True： # 图层1：行政边界 ax = gplt.polyplot(df=nyc_boroughs,...，详见本系列文章的分层设色篇，但不同的是在geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量k共同使用，而是更新为传入mapclassify分段结果对象，下文中会做具体演示 scale：用于设定映射线要素粗细程度的序列数据...譬如我们上文中绘制美国区域时频繁使用到的AlbersEqualArea()即之前我们在geopandas中通过proj4自定义的阿尔伯斯等面积投影，其他常见投影譬如Web Mercator、Robinson，或者直接绘制球体地图，如本文开头的图
Highcharts-7-饼图入门 本文中介绍的是如何在jupyter notebook中通过python-highcharts绘制常见的饼图： 基础饼图 带有图例的饼图 显示数据的饼图 扇形图 ?...基础饼图 效果 动态图中显示的主要信息： 每个区域的名称 显示百分比 选中某个区域会从整个饼图中剥离出来 ?...显示数据 'pointFormat': '{series.name}: {point.percentage:.1f}%' }, } # 添加配置项...显示图例的饼图 效果 在饼图中显示每个区块的图例： ?...设置图例的主要参数： ? 直接显示数据的饼图 效果 在整个饼图中直接将数据和百分比显示出来，整体效果如下： ?
坦白讲，当时我不是很了解 Matplotlib，也不懂如何在我的工作流中高效使用 Matplotlib。...最后，我不是说你应该逃避其他优秀选项，如 ggplot（又名 ggpy）、bokeh、plotly 或 altair。...我主要关注最常见的绘图任务，如标注轴、调整图形界限（limit）、更新图标题、保存图像和调整图例。...一些自定义（如添加标题和标签）可以使用 pandas plot 函数轻松搞定。但是，你可能会发现自己需要在某个时刻跳出来。...我们还可以使用 ax.legend().set_visible(False) 移除图例。
，详见本系列文章的分层设色篇，但不同的是在geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量k共同使用，而是更新为传入mapclassify分段结果对象，下文中会做具体演示 scale：用于设定映射散点大小的序列数据..., # 图例非标题外字体大小 'shadow': True, # 添加图例阴影 }, legend_labels...'fontsize': 6, # 图例非标题外字体大小 'shadow': True, # 添加图例阴影...同时映射颜色与尺寸 geoplot允许用户同时映射色彩和尺寸，但同一张图中的图例只能显示色彩或尺寸其中之一的信息，使用legend_var参数来选择让哪一种映射信息显示在图例上： # 简单绘制波士顿行政区划..., # 图例非标题外字体大小 'shadow': True, # 添加图例阴影 }, legend_labels
, # 图例非标题外字体大小 'shadow': True, # 添加图例阴影 }, legend_labels...'fontsize': 6, # 图例非标题外字体大小 'shadow': True, # 添加图例阴影...同时映射颜色与尺寸 geoplot允许用户同时映射色彩和尺寸，但同一张图中的图例只能显示色彩或尺寸其中之一的信息，使用legend_var参数来选择让哪一种映射信息显示在图例上： # 简单绘制波士顿行政区划..., # 图例非标题外字体大小 'shadow': True, # 添加图例阴影 }, legend_labels...，即图中黄色的半透明散点，其中除路网线数据可视化以外的其他图层我们均使用geoplot来实现。
最后，我不是说你应该避免选择例如ggplot（aka ggpy），bokeh，plotly或者altair等其他更好的工具。...重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务，如标记轴，调整限制，更新绘图标题，保存图片和调整图例。...为了清楚我还会在绘图中重新命名列。...使用pandas绘图功能定制（如添加标题和标签）非常简单。但是，你可能会发现自己的需求在某种程度上超越该功能。...也可以用ax.legend().set_visible（False）来删除图例。
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