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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。...我们将使用 Plotly 创建一个人口金字塔，该金字塔显示人口的年龄和性别分布。我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。...输出 使用绘图图形对象 Plotly Graph Objects 是 Plotly 的较低级别的 API，它提供了对绘图布局和样式的更大灵活性和控制。...输出 结论 在本文中，我们学习了如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。我们探索了两种不同的方法来实现这一目标，一种使用熊猫数据透视表，另一种使用 Plotly 图形对象。...我们讨论了每种方法的优缺点，并详细介绍了每种方法中使用的代码。 按照本文中提供的步骤和示例，您可以使用 Python 中的 Plotly 创建自己的人口金字塔，并探索自定义和分析其数据的各种方法。

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8个plotly绘图技巧

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文介绍可视化神器plotly绘图的8个常见技巧点：如何添加标题及控制标题的颜色和大小如何自定义x轴和y轴的名称饼图中如何同时百分比和数值如何控制柱状图宽度如何添加注释如何绘制多子图如何添加图例以及控制其大小...官网学习地址：https://plotly.com/图片Plotly 可以在 Jupyter Notebook、Python 脚本和 Web 应用程序中使用，它提供了多种工具和接口，使数据科学家、分析师和开发人员能够有效地探索和传达数据...支持多平台： Plotly 可以在多种环境中使用，包括 Jupyter Notebook、Python 脚本、Web 应用程序以及一些 BI 工具中。...label+value', # 显示百分比、标签和数值 pull=[0, 0.1, 0, 0, 0], # 可以添加pull属性来突出显示特定扇形)# 显示图表fig.show()图片柱状图宽度...fig.update_layout( bargap=0.6, # 控制柱子宽度，0.2表示柱子之间有20%的空隙 bargroupgap=0.1 # 控制不同柱组之间的间隔

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Python可视化工具plotly从数据库读取数据作图示例

本人在学习使用Python数据可视化工具plotly的过程中，实际的需求是将数据库中的数据展示出来，经过尝试终于完成了第一步，把数据库某列数据取出来，然后再在本地生成html文件。.../usr/bin/python # coding=utf-8 import pymysql import plotly.plotly from plotly.graph_objs import * import...plotly.graph_objs as abc # 必须 host = "192.168.10.111" user = "*****" passwd = "*****" db = "api_test...color="rgba(255,47,167,.9)", # 点的颜色 line=dict( # 点外围环的属性 width=2, # 环的宽度...技术类文章精选 java一行代码打印心形 Linux性能监控软件netdata中文汉化版 接口测试代码覆盖率（jacoco）方案分享 性能测试框架 如何在Linux命令行界面愉快进行性能测试 图解HTTP

1.3K20

使用 plotly 绘制 Choropleth 地图

本文将通过绘制中国省级 Choropleth 地图来解释如何使用 plotly 绘制 Choropleth 地图，主要有两种方法：底层 API plotly.graph_objects.Choroplethmapbox...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。...marker_line_width：float 类型，地图轮廓宽度。 showscale：bool 类型。是否显示 colorbar，就是地图旁边的颜色条。...） 是 plotly 的高层 API，严格来说是 plotly_express 的接口，但是后来这个包被并入 plotly，可以直接用 plotly.express 来引入了，这个包主要就是简化了 plotly...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。

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（数据科学学习手札43）Plotly基础内容介绍

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...() plotly.offline.iplot(fig, filename='scatter-mode') 2.4.4 其它杂项 　　width：int型，控制图像的像素宽度，默认为700 　　height...：int型，控制图像的像素高度，默认为450 　　margin：字典型输入，控制图像边界的宽度，其主要键如下： 　　　　l：int型，控制图像距离左边界的留白区域像素宽度，默认为80 　　　　r：int...型，控制图像距离右边界的留白区域像素宽度，默认为80 　　　　t：int型，控制图像距离上边界的留白区域像素宽度，默认为100 　　　　b：int型，控制图像距离下边界的留白区域像素宽度，默认为80 　　　　...　　　　ygap：同xgap，控制竖直方向上子图之间的宽度 　　　　domain：字典型，设置一页多图时，子图占据的区域距离上下左右边界的宽度情况，其主要键如下： 　　　　　　x：list型，格式为[

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Python可视化神器——Plotly详细教程

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...2.4.4 其他杂项 width：int型，控制图像的像素宽度，默认为700 　　height：int型，控制图像的像素高度，默认为450 　　margin：字典型输入，控制图像边界的宽度，其主要键如下...： 　　　　l：int型，控制图像距离左边界的留白区域像素宽度，默认为80 　　　　r：int型，控制图像距离右边界的留白区域像素宽度，默认为80 　　　　t：int型，控制图像距离上边界的留白区域像素宽度...轴，每一行共享一个y轴，'independent'表示每个子图xy轴独立（这在进行量纲相差较大的子图的绘制尤为有用） 　　　　xgap：float型，0.0-1.0之间，用于控制子图之间的水平空白区域宽度占一个子图宽度的百分比...　　　　ygap：同xgap，控制竖直方向上子图之间的宽度 　　　　domain：字典型，设置一页多图时，子图占据的区域距离上下左右边界的宽度情况，其主要键如下： 　　　　　　x：list型，格式为[

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手把手教你Plotly绘制桑基图！

公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 本文介绍的是利用Plotly绘制一种相对少见的可视化图形：桑基图，这个图形可以说是展现数据流动的利器。...第一次接触桑基图的时候，是使用Pyehcarts（以后会专门介绍这个国产的可视化神器）绘制的，本文将介绍如何使用Plotly来实现这个图形。...Campaign of 1812），这是一个在地图上覆盖桑基图的流程图，图形表示的是拿破仑军队进攻和撤退的军队力量对比： 1.2 桑基图特点 桑基图主要的特点： 起始流量和结束流量是相同的，所有主支宽度和所有分出去的分支宽度总和是相等的...，保持能量的守恒 在桑基图的内部，不同的线条代表了不同的流量分布情况，节点不同的宽度代表了特定状态下的流量大小 桑基图构成的3要素：节点、流量、边 桑基图常用于能源、材料成分、金融等领域的可视化数据分析...4.2 自定义节点和边的颜色 通过color_mode和color_link参数能够自定义桑基图的节点和边的颜色： 五、桑基图_月度开销 下面通过小明一个月的总开支消费来讲解如何在实际数据中绘制桑基图

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6个顶级Python可视化库

像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表，用户可以探索和互动。 另外，一些库（如Matplotlib）将可视化渲染成静态图像，使其适合在论文、幻灯片或演示中解释概念。...mean_age="mean(age)", groupby=["sex"]) ) hireable Altair的transform_aggregate()函数使你能够在飞行中汇总数据，并在你的可视化中使用这些结果...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。...如果我们不为条形图增加宽度，图表会是这样的： from bokeh.transform import factor_cmap from bokeh.palettes import Spectral6

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当Sklearn遇上Plotly，会擦出怎样的火花？

Plotly在Python中使用也很简单，直接用pip install plotly就可以了。推荐最好在Jupyter notebook中使用，Pycharm操作不是很方便。...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，从简单的模型如线性回归，到其他机器学习模型如决策树和多项式回归。...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。...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 = [...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。

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6个顶级Python可视化库

像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表，用户可以探索和互动。 另外，一些库（如Matplotlib）将可视化渲染成静态图像，使其适合在论文、幻灯片或演示中解释概念。...mean_age="mean(age)", groupby=["sex"]) ) hireable Altair的transform_aggregate()函数使你能够在飞行中汇总数据，并在你的可视化中使用这些结果...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。...如果我们不为条形图增加宽度，图表会是这样的： from bokeh.transform import factor_cmap from bokeh.palettes import Spectral6

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6个顶级Python可视化库！

像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表，用户可以探索和互动。 另外，一些库（如Matplotlib）将可视化渲染成静态图像，使其适合在论文、幻灯片或演示中解释概念。...mean_age="mean(age)", groupby=["sex"]) ) hireable Altair的transform_aggregate()函数使你能够在飞行中汇总数据，并在你的可视化中使用这些结果...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。...如果我们不为条形图增加宽度，图表会是这样的： from bokeh.transform import factor_cmap from bokeh.palettes import Spectral6

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单个GPU无法训练GPT-3，但有了这个，你能调优超参数了

如图所示，µP 是唯一在宽度上保持最佳学习率的参数化，在宽度为 213 - 8192 的模型中实现了最佳性能，并且对于给定的学习率，更宽的模型性能更好——即曲线不相交。...以 Transformer 为例，图 3 展示了关键超参数如何在宽度上保持稳定。超参数可以包括学习率、学习率 schedule、初始化、参数乘数等，甚至可以单独针对每个参数张量。...随着模型宽度的增加，最优学习率、交叉熵温度、初始化规模和学习率方案保持稳定。查看网络的超参数有助于预测更宽网络的最佳超参数。...下图 4 使用相同的 transformer 设置来显示最佳学习率如何在合理的非宽度维度范围内保持稳定。...相反，其他扩展规则（如 PyTorch 中的默认初始化或 NTK 参数化），随着网络变得越来越宽，超参数空间中的最优值却越来越远。

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Python 绘图，我只用 Matplotlib（一）

Python 究竟如何在数据分析领域做到游刃有余？因为它有“四板斧”，分别是Matplotlib、NumPy、SciPy/Pandas。...Plotly Plotly 也是一个做可视化交互的库。它不仅支持 Python 还支持 R 语言。Plotly 的优点是能提供 WEB 在线交互，配色也真心好看。...如果你是一名数据分析师，Plotly 强大的交互功能能助你一臂之力完成展示。 Mapbox Mapbox 使用处理地理数据引擎更强的可视化工具库。如果你需要绘制地理图，那么它值得你信赖。...在终端执行以下命令来安装 Matplotlib pip install Matplotlib # 如果出现因下载失败导致安装不上的情况，可以先启动 ss 再执行安装命令 # 或者在终端中使用代理 pip

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Python｜Plotly数据可视化（代码+应用场景）

fmale', 'male', 'male', 'fmale'], 'age': [23, 25, 20, 19, 17] }) 数据内容如下： 条形图 条形图用于比较不同数据之间的差异，条形图的宽度表示数值的大小...传播"]) fig = px.funnel(data, x='number', y='stage') fig.show() 04 趋势类图 折线图 折线图通常用于展示随时间（数值）而连续变化的数据，如A...node用于给出基本的配置项： pad:图中空白分隔空隙的大小； thickness:图中节点的宽度（每个连接处的长方形）； line:每个节点的边框线的颜色和粗细； label:每个节点的名字（包含一层...营业额占比', color='公司') fig.show() 05 关系类图 散点图 散点图是一种非常常见的图形，通常用于展示数据分布，常见的散点图都是二维图形，也就是说能够展示两个维度之间的数据分布，如展示身高和体重的分布等...), width=700, margin=dict(r=20, l=10, b=10, t=10)) fig.show() 08 地理类图 地图 地图通常用于地理之间数据的展示，如：

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WideNet:让网络更宽而不是更深

WideNet是一种参数有效的框架，它的方向是更宽而不是更深。通过混合专家(MoE)代替前馈网络(FFN)，使模型沿宽度缩放。使用单独LN用于转换各种语义表示，而不是共享权重。...WideNet 在不同的Transformer块中使用相同的路由和专家 WideNet采用跨Transformer块的参数共享来提高参数效率，采用MoE层来提高模型容量。...WideNet在不同的Transformer块中使用相同的路由器和专家。 LN 目前来说，例如ALBERT使用的是参数共享的方法，在Transformer块之间共享所有权重。...这样的结果证明，单独的LN层可以帮助建立具有共享的大型可训练矩阵(如MoE)的各种语义模型。 如果没有跨Transformer块的参数共享，也会有轻微的性能下降和显著的参数增量。...通过使用参数共享将vitl缩放到更宽的FFN层。会有更多可训练的参数和FLOPs，但不能提高性能(4098 FFN dim到8192 FFN dim)。

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