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Plotly深入浅出

作为Python的新一代数据可视化绘图库,和matplotlib等传统绘图库相比,plotly具有以下优点: 简洁易用: 作为一只小透明,plotly的图表对象就像一个嵌套dict, 可以通过直接修改对象属性而改变图表形态...通常,plotly有两种常用的绘图接口: 第一种是面向对象的绘图接口:plotly.graph_objs(简称go),也是最基础的绘图接口, 第二种是面向函数式的快速绘图接口: plotly.express...是不是一个当之无愧的小透明。...实际上,plotly的Figure对象提供了 fig.update_layout 和 fig.update_data 这样的方法来让 小透明面对突如其来的修改时候显得更加体面一些。...就像营养快线的英文,Nutri-express. plotly.express的原理非常简单,Figure不是主要由 data(traces)和layout组成嘛。

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都在刷的力扣算法题,居然长这样?

难度'] # 将难度枚举数字替换为 描述形容词(这里用到replace) df['难度'].replace([1, 2, 3], ['简单', '中等', '困难'], inplace=True) # 计算通过率...本文数据可视化部分使用的是可视化库plotly,感兴趣的可以参考此前教程了解: 《手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)》 《手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表...请实现 Fancy 类 : Fancy() 初始化一个空序列对象。 void append(val) 将整数 val 添加在序列末尾。..., null, null, null, null, 10, null, null, null, 26, 34, 20] 解释: Fancy fancy = new Fancy(); fancy.append...十-二进制数的最少数目 > 如果一个十进制数字不含任何前导零,且每一位上的数字不是 0 就是 1 , 那么该数字就是一个 十-二进制数 。

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数据科学工具 Jupyter Notebook教程 in Python

主观观点:Windows 下常用Anaconda ,但并不是说 Mac 和 Linux用户就不需要了,个人觉得 Anaconda 都应该尝试一下,启动和管理库都很方便。... 来查看对象的属性。有关cell magics,运行 notebook,探索对象的提示,可以查看 Jupyter docs。 Help: 提供介绍和功能概述。...NumPy: 用于科学计算的package,用于代数,随机数生成,与数据库集成和管理数据的工具。请参阅使用 Numpy 的例子:https://plot.ly/numpy/。...例如,调用 std() 计算每列的标准差 内联绘图 可以使用 Plotly’s python API ,通过调用 plotly.plotly.iplot() 或者离线工作的时候使用 plotly.offline.iplot...import plotly.plotly as py from plotly.graph_objs import * import numpy as np s = np.linspace(0, 2

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Jupyter Notebook教程 in Python

主观观点:Windows 下常用Anaconda ,但并不是说 Mac 和 Linux用户就不需要了,个人觉得 Anaconda 都应该尝试一下,启动和管理库都很方便。 ... 来查看对象的属性。有关cell magics,运行 notebook,探索对象的提示,可以查看 Jupyter docs。Help: 提供介绍和功能概述。...NumPy: 用于科学计算的package,用于代数,随机数生成,与数据库集成和管理数据的工具。请参阅使用 Numpy 的例子:https://plot.ly/numpy/。...例如,调用 std() 计算每列的标准差  内联绘图  可以使用 Plotly’s python API ,通过调用 plotly.plotly.iplot() 或者离线工作的时候使用 plotly.offline.iplot...import plotly.plotly as py from plotly.graph_objs import * import numpy as np s = np.linspace(0, 2 *

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数据科学系列:plotly可视化入门介绍

进行可视化时一般会涉及以下子模块: express: plotly中用于可视化的高级API graph_objects: 底层绘图接口,包含了所有图表对象和布局(graph_objs与其是同名包) io...在具体使用之前,先介绍下二者的区别和定位: plotly.graph_objects是底层API,是一种面向对象的绘图风格,定义了plotly中的所有图表对象(graph_objects翻译过来,不就是图表对象的意思吗...一般来说,基于graph_objects子模块绘图主要分三步: 选定一个图表对象(graph_object),并配置要绘图的数据,例如x和y数据;图表的属性,例如标题、线型等 设定一些布局(layout...),并配置布局参数,例如图片尺寸、标题等 创建一个Figure对象,并接收前两步得到的图表对象和布局对象,而后show出来 举个例子: import plotly.graph_objects as go...上述两种方法得到的绘图结果是一样的,而且这幅图提供了常用的交互功能,例如区域选中(包括矩形区域和自定义区域)、缩放、移动和存储等常用交互按钮,简单演示如下: 再演示一张个人比较喜欢的小提琴图,用于展示类别间的分布关系: 是不是

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独家 | 别在Python中用Matplotlib和Seaborn作图了,亲,试试这个

然而Python 在这方面显得有点落后,因为 matplotlib 并不是一个很好的可视化包。 Seaborn 是在 python 中创建静态绘图的一个很好的选择,但不具备交互能力。...以上解释了为什么你应该使用 plotly不是 matplotlib 或 seaborn 进行绘图。 接下来,让我们来点实际的!...使用 plotly graph 对象模块创建绘图,分成2个步骤: 1. 设置图形函数,我们将在其中设置数据参数。数据参数设置为一个列表,其中包含印度和中国的条形图函数 (go.Bar)。...animation_group:匹配“animation_group”的行将被作为在每一帧中描述相同的对象。我们想看看每个国家多年来的进展情况,因此将其设置为国家列。...如果你是数据科学/统计学/计算机类的留学生,或在海外从事相关工作,或对自己外语水平有信心的朋友欢迎加入翻译小组。

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使用Plotly创建带有回归趋势线的时间序列可视化图表

例如,使用plotly_express(px),可以传递整个DataFrames作为参数;但是,使用graph_objects(go)时,输入会更改,并且可能需要使用字典和Pandas系列而不是DataFrames...有几种方法可以完成这项工作,但是经过一番研究之后,我决定使用图形对象来绘制图表并Plotly表达来生成回归数据。...因此,我们可以将它们作为图形对象在循环中绘制出来。 注意,我们使用Graph Objects将两类数据绘制到一个图中,但使用Plotly Express为每个类别的趋势生成数据点。...例如,标签不是很有帮助,颜色都掉了。 要处理一些内部管理问题,需要向go.Scatter()方法添加更多参数。...总结 在本文中介绍了使用Plotly对象绘制成带有趋势线的时间序列来绘制数据。 解决方案通常需要按所需的时间段对数据进行分组,然后再按子类别对数据进行分组。

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比Tableau更惊艳的可视化工具——Plotly

本文的主角——Plotly,就是答案之一。 Plotly,是一款基于Python框架的Web式分析工具。它非常适合于搭建网页端的数据分析可视化应用。...BI工具可视化比较吃电脑配置,但Plotly可视化应用加载在网页端,对计算机配置要求较低,运行流畅,就跟浏览普通网页一般。 案例1——纽约油气仪表板 这是BI作品里常见的仪表板。...这方面,Plotly再次表现强悍。 Plotly用法 作为依托于Python框架的工具,直接在Python里调用Plotly自然是最优的做法。...Plotly只能导出图片和html两种格式。但可以直接发布网页链接。我们再来看看Plotly Chart Studio的收费方式。...相比于收费版,免费版是共用服务器,数据上传大小小于500k,数据上传仅限于excel和csv,导出格式只能是PNG和JPEG,且每天发布的视觉对象不能超过1000个。

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Python从零开始第五章生物信息学⑤生存分析(log-rank)目录正文

生存时间有两种类型:完全数据(complete data)指被观测对象从观察起点到出现终点事件所经历的时间;截尾数据(consored data)或删失数据,指在出现终点事件前,被观测对象的观测过程终止了...由于被观测对象所提供的信息是不完全的,只知道他们的生存事件超过了截尾时间。截尾主要由于失访、退出和终止产生。...IPython.display import HTML %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import plotly.plotly...as py import plotly.tools as tls from plotly.graph_objs import * import os from lifelines.estimation...title='high entr') 得到的结果如下所示:两组的生存存在不同(p< 0.05) <lifelines.StatisticalResult: t_0=-1, alpha=0.95, null_distribution

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最强 Python 数据可视化库,没有之一!

) (plotly 绘制的范例图表。...我们实际使用的则是一个对 plotly 进行封装的库,名叫 cufflinks,它能让你更方便地使用 plotly 和 Pandas 数据表协同工作。...github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis/tree/master/medium ),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...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...下面两张图分别是“太空”主题和“ggplot”主题: 此外,还有 3D 图表(曲面和泡泡): 对有兴趣研究的用户来说,做张饼图也不是什么难事: 在 Plotly 图表工坊(Plotly

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创建一个 Python 应用程序来衡量客户终身价值 (CLV)

CLV 可能会根据业务模型及其目标而变化,这意味着需要定期重新审视其定义和计算。...以下是各个行业如何使用 CLV 保险:营销团队想知道哪些客户最有可能支付高额保费而不是索赔,这反过来有助于他们获得新客户并发展业务。...客户终身价值 (CLV) 概述 CLV 的好处 数据探索 CLV计算 使用 Plotly dash 开发应用程序 结束语 入门 我们将使用来自UCI 机器学习存储库(https://archive.ics.uci.edu...(3) 数据预处理 让我们清理数据,并创建我们在稍后阶段计算 CLV 所需的新函数。...你可以构建更复杂的预测模型来计算 CLV。 添加更多与你的案例相关的控件和绘图,并具有更多交互性。

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超强 Python 数据可视化库,一文全解析

) (plotly 绘制的范例图表。...我们实际使用的则是一个对 plotly 进行封装的库,名叫 cufflinks,它能让你更方便地使用 plotly 和 Pandas 数据表协同工作。...github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis/tree/master/medium ),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...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...下面两张图分别是“太空”主题和“ggplot”主题: 此外,还有 3D 图表(曲面和泡泡): 对有兴趣研究的用户来说,做张饼图也不是什么难事: 在 Plotly 图表工坊(Plotly

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