首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Plotly R如何在时间序列图上应用非对称误差条

Plotly R是一种用于数据可视化的开源库,它提供了丰富的图表类型和交互功能。在时间序列图中应用非对称误差条可以帮助我们展示数据的不确定性范围。

要在时间序列图上应用非对称误差条,我们可以使用Plotly R中的add_trace()函数来添加误差条。具体步骤如下:

  1. 导入所需的库和数据:
代码语言:txt
复制
library(plotly)
# 导入时间序列数据
data <- read.csv("data.csv")
  1. 创建时间序列图:
代码语言:txt
复制
# 创建时间序列图
plot <- plot_ly(data, x = ~date, y = ~value, type = 'scatter', mode = 'lines')
  1. 添加非对称误差条:
代码语言:txt
复制
# 添加上限误差条
plot <- plot %>% add_trace(y = ~upper_limit, name = 'Upper Limit', mode = 'lines', line = list(color = 'rgba(255, 0, 0, 0.5)'))

# 添加下限误差条
plot <- plot %>% add_trace(y = ~lower_limit, name = 'Lower Limit', mode = 'lines', line = list(color = 'rgba(0, 0, 255, 0.5)'))

在上述代码中,我们假设数据集包含datevalueupper_limitlower_limit四列,分别表示日期、值、上限和下限。通过add_trace()函数,我们分别添加了上限误差条和下限误差条,并指定了它们的名称、模式和线条样式。

  1. 设置图表布局和样式:
代码语言:txt
复制
# 设置图表布局
layout <- list(
  title = '时间序列图',
  xaxis = list(title = '日期'),
  yaxis = list(title = '值')
)

# 设置图表样式
plot <- plot %>% layout(layout)

在上述代码中,我们通过layout()函数设置了图表的标题、x轴和y轴的标题。

  1. 显示图表:
代码语言:txt
复制
# 显示图表
plot

通过以上步骤,我们成功在时间序列图上应用了非对称误差条。这样,我们可以直观地展示数据的不确定性范围,帮助用户更好地理解数据。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)和腾讯云数据库(https://cloud.tencent.com/product/cdb),它们提供了稳定可靠的云计算基础设施和数据库服务,适用于各种应用场景。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

plotly-express-4-常见绘图参数

指定的列与x/y重复时仅显示1数据; text:指定列名。列中的值,在图的标记中显示为文本标签,同时也显示在悬停提示内容中; facet_row:指定列名。...根据列中不同的(N个)值,在水平方向上显示N个子图,并在子图上方,水平方向上,进行文本标注; error_x:指定列名。显示误差线,列中的值用于调整 X 轴误差线的大小。...列中的值用于为动画帧指定标记,即设置滑动; animation_group:指定列名。...当参数color指定的列是数值数据时,为连续色标,设置指定的颜色序列。...有三个内置的 Plotly 主题: plotlyplotly_white 和 plotly_dark; width:整数,默认无,设置图表的宽度(以像素为单位); height:整数,默认600,设置图表的高度

4.9K10

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

R语言提供了一些很棒的数据可视化(ggplot2、leaflet)和仪表板(R Shiny)包,用这些可以创建漂亮的可视化绘图。...静态绘图的一些限制是,我们无法放大绘图中有趣的部分,也无法将鼠标悬停在绘图上以查看特定信息。 于是,plotly包闪亮登场了!...Plotly不仅具有 matplotlib及seaborn 所缺少的交互功能,还提供了更多种类的图表,例如: 统计类图表,树状图、误差带、平行类别图等。 科学类图表,等高线图、对数图等。...预期寿命随时间的变化 每当我们有时间序列数据(年/月/周等的量测值)时,折线图是显示趋势的最佳选择。利用以下代码,我们展示了印度和中国多年来的预期寿命变化情况。...世界发展随时间的变化:动画展示 利用气泡图,我们可以在 2D 图上展示 3 个维度(x 轴、y 轴和气泡大小)。

1.6K20

超长时间序列数据可视化的6个技巧

上图显示了2021年的每日温度数据 上图像显示了1990-2021年的每日温度数据 虽然我们可以在第一张图上看到细节,但第二张图由于包含了很长的时间序列数据,所以无法看到细节,一些有重要的数据点可能会被隐藏...数据集包含每日天气信息,温度、风速、气压等。...所以Plotly是一个很有用的库,可以帮助我们创建交互式图表。 用一行代码直接绘制一个简单的交互式时间序列图。...例如,添加两线来查看平均温度高于和低于20.5°C和-5°C的一天。...总结 对时间序列进行可视化可以提取趋势或季节效应等信息。使用简单的时间序列图显示超长时间序列数据可能会由于重叠区域而导致图表混乱。

1.7K20

推荐:这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

事实上,Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。条形图(Bar)有二维笛卡尔和极坐标风格。...Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值! 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘(OLS)回归或局部加权散点图平滑(LOWESS)。 ?...在 Plotly Express 中, px.colors 模块包含许多有用的色标和序列:定性的、序列型的、离散的、循环的以及所有你喜欢的开源包:ColorBrewer、cmocean 和 Carto...主题(Themes)允许你控制图形范围的设置,边距、字体、背景颜色、刻度定位等。你可以使用模板参数应用任何命名的主题或主题对象: ?...这是一个非常简单的 50行 Dash 应用程序的示例,它使用 px 生成其中的图表: ? 这个 50 行的 Dash 应用程序使用 Plotly Express 生成用于浏览数据集的 UI 。

4.9K10

强烈推荐一款Python可视化神器!

事实上,Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。 条形图(Bar)有二维笛卡尔和极坐标风格。...Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值! 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘(OLS)回归或局部加权散点图平滑(LOWESS)。 ?...在 Plotly Express 中, px.colors 模块包含许多有用的色标和序列:定性的、序列型的、离散的、循环的以及所有您喜欢的开源包:ColorBrewer、cmocean 和 Carto...主题(Themes)允许您控制图形范围的设置,边距、字体、背景颜色、刻度定位等。 您可以使用模板参数应用任何命名的主题或主题对象: ?...这是一个非常简单的 50行 Dash 应用程序的示例,它使用 px 生成其中的图表: ? 这个 50 行的 Dash 应用程序使用 Plotly Express 生成用于浏览数据集的 UI 。

4.4K30

这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

事实上,Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。 条形图(Bar)有二维笛卡尔和极坐标风格。...Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值! 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘(OLS)回归或局部加权散点图平滑(LOWESS)。...在 Plotly Express 中, px.colors 模块包含许多有用的色标和序列:定性的、序列型的、离散的、循环的以及所有您喜欢的开源包:ColorBrewer、cmocean 和 Carto...主题(Themes)允许您控制图形范围的设置,边距、字体、背景颜色、刻度定位等。...能够与 Dash 完美匹配 Dash 是 Plotly 的开源框架,用于构建具有 Plotly.py 图表的分析应用程序和仪表板。

3.7K20

这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器!

事实上,Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。 条形图(Bar)有二维笛卡尔和极坐标风格。...Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值! 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘(OLS)回归或局部加权散点图平滑(LOWESS)。 ?...在 Plotly Express 中, px.colors 模块包含许多有用的色标和序列:定性的、序列型的、离散的、循环的以及所有您喜欢的开源包:ColorBrewer、cmocean 和 Carto...主题(Themes)允许您控制图形范围的设置,边距、字体、背景颜色、刻度定位等。 您可以使用模板参数应用任何命名的主题或主题对象: ?...这是一个非常简单的 50行 Dash 应用程序的示例,它使用 px 生成其中的图表: ? 这个 50 行的 Dash 应用程序使用 Plotly Express 生成用于浏览数据集的 UI 。

4.1K21

Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

这些的高度或长度与它们所代表的值成正比。条形可以是垂直的或水平的。垂直条形图有时也称为柱形图。 以下是按年指示加拿大人口的条形图。 条形图适合应用到分类数据对比,横置时也称条形图。...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 =...复合折线图也可以称作堆叠面积图,堆叠面积图和基本面积图一样,唯一的区别就是图上每一个数据集的起点不同,起点是基于前一个数据集的,用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线,展示的是部分与整体的关系...因为如果是基于半径或者直径的话,圆的大小不仅会呈指数级变化,而且还会导致视觉误差。...中位数(小提琴图上的一个白点) 四分位数范围(小提琴中心的黑色)。 较低/较高的相邻值(黑色条形图)--分别定义为第一四分位数-1.5 IQR和第三四分位数+1.5 IQR。

9.2K20

当Sklearn遇上Plotly,会擦出怎样的火花?

而且还是支持在线编辑,以及多种语言python、javascript、matlab、R等许多API。 Plotly在Python中使用也很简单,直接用pip install plotly就可以了。...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,从简单的模型线性回归,到其他机器学习模型决策树和多项式回归。...重点学习plotly的各种功能,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。...残差图 就像预测误差图一样,使用plotly很容易在几行代码中可视化预测残差。...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。

8.4K10

Python数据可视化大全:Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly实战指南

使用Matplotlib和Seaborn,你可以通过其他库或工具来实现交互性,Plotly、Bokeh等。...高级主题:时间序列可视化和面向对象的绘图 时间序列可视化 在许多数据分析任务中,我们需要处理时间序列数据。Matplotlib和Seaborn提供了强大的工具来可视化时间序列。...import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建时间序列数据 date_rng = pd.date_range(start='2024-...实际应用示例:舆情分析的交互性可视化 让我们通过一个实际的应用场景,结合Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly,来展示如何创建一个交互性的舆情分析可视化。...高级主题: 涵盖了时间序列可视化、面向对象的绘图和性能优化等高级主题,使读者能够更好地应对不同场景下的数据可视化任务。

1.1K30

使用 plotly 绘制 Choropleth 地图

—— 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。...import plotly.graph_objs as go 数据准备 data.csv:某日 COVID-19 全国省级疫情数据,用于地图上色 china_province.geojson:中国省级地图...需要注意此参数中值的顺序需要和 locations 保持一致,一一对应,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。...是否显示 colorbar,就是地图旁边的颜色。 fig.update_layout 的参数同样有很多,主要用来定义布局: mapbox_style:str 类型,指定 mapbox 风格。...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。

13.9K41

图神经网络应用时间序列异常检测

点击蓝字 关注我们 #TSer# 时间序列知识整理系列,持续更新中 ⛳️ 赶紧后台回复"讨论"加入讨论组交流吧 ? 最近,图神经网络技术应用时间序列的分析,引起了学术界广泛的研究兴趣。...本次文章分享两篇最近阅读的,图神经网络用于时间序列异常检测的论文。 首先对于多变量时间序列,我们可以将其看作一个矩阵 ?...从变量角度,一时间序列(单变量)可以对应图上一个节点 从时间角度,同一个时刻的数据向量(多变量)可以对应图上一个节点 利用图注意力网络进行特征提取 ?...换个角度理解,其实就是从时间维度和变量维度对数据进行了滤波 得到的这两种角度的特征加上原始特征一起用于后续的任务 预测误差:t时刻以前的数据预测t时刻数据,预测值与实际值的误差 重构误差:自编码器提取隐变量...该文章的亮点在于挖掘了多变量时间序列中变量之间的连接关系,即把每一时间序列看作是图上一个节点,但是节点之间的连接关系是靠学习出来的,而不是简单假设为全连接图(MTAD-GAT)。 ?

1.3K20

20个免费和开源数据可视化工具

您可以将其连接到数据源,Google表格,Microsoft Excel,文本文件,JSON文件,空间文件,Web数据连接器,OData和统计文件,SAS(* .sas7bdat),SPSS(* ....sav)和R (* .rdata,* .rda)。...Plotly Plotly是一个开源工具,允许您编写,编辑和共享交互式数据可视化。您可以使用该工具通过上载CSV文件或连接到SQL数据库来创建D3.js图表和地图。...您还可以使用R或Python创建图表。 17. Polymaps Polymaps是一个免费的JavaScript库,用于在浏览器中创建动态的交互式地图。您可以使用该工具在地图上显示多缩放数据集。...该工具为误差棒/置信区间提供强大支持。 20. GanttPro 除此之外,还有许多数据可视化工具可以在有限的时间内提供免费试用。

14.2K1214

Python 绘制惊艳的瀑布图

今天我们一起了解瀑布图的重要性,以及如何使用不同的绘图库( Matplotlib、Plotly)绘制瀑布图。 瀑布图 瀑布图经常用于财务分析,以了解多种因素对特定对象的正面和负面影响。...该图表可以显示基于时间或基于类别的效果。基于类别的图表表示费用或销售额的收益或损失或具有顺序正值和负值的任何其他变量。基于时间的图表表示一段时间内的收益或损失。 瀑布图大多采用水平方式。...相反,我们可以很容易地看到,按x轴正方向的连贯性顺序显示数据,并且黄色显示减量,红色显示增量。 Plotly 绘制瀑布图 我们将要使用的数据取自Netflix 电影和电视节目的Kaggle数据。...导入库 import plotly.graph_objects as go 数据集 df = pd.read_csv(r'D:/netflix_titles.csv') 添加年和月并转换为正确的日期时间格式...图表的参数 connector: 为连接器线提供颜色 increasing: 给递增的赋予颜色 decreasing: 给递减的上色 其实,上面已经完成了瀑布图的绘制,但若想他更加惊艳,可以进一步设置图表

2.3K10

python数据可视化第三方库有哪些_数据可视化!看看程序员大佬都推荐的几大Python库…

数据可视化是数据分析中极为重要的部分,而数据可视化图表(条形图,散点图,折线图,地理图等)也是非常关键的一环。...它可以用于使用各种GUI工具箱(例如Tkinter,GTK +,wxPython,Qt等)将绘图嵌入到应用程序中。...Plotly(plotly.py)建立在Plotly JavaScript库(plotly.js)的基础上,可用于创建基于Web的数据可视化效果,这些可视化效果可以在Jupyter笔记本或Web应用程序中使用...Plotly提供了40多种独特的图表类型,例如散点图,直方图,折线图,条形图,饼图,误差线,箱形图,多轴,迷你图,树状图,3-D图表等。Plotly还提供了等高线图,其中在其他数据可视化库中并不常见。...GGplot Ggplot是一个Python数据可视化库,它基于为编程语言R创建的ggplot2的实现为基础。Ggplot可以使用高级功能创建数据可视化,例如条形图,饼图,直方图,散点图,错误图等。

2.7K10

Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测

5.如何在ARIMA模型中找到差分阶数(d) 进行差分的目的是使时间序列平稳。 但是您需要注意不要使系列过分差分。因为,超差分序列可能仍然是静止的,这反过来将影响模型参数。...7.如何找到MA项的阶数(q) 就像我们在PACF图上查看AR项的阶数一样,您也可以在ACF图上查看MA项的阶数。MA从技术上讲是滞后预测的误差。...11.时间序列预测的准确性指标 用来判断预测的常用准确性指标是: 平均绝对百分比误差(MAPE) 平均误差(ME) 平均绝对误差(MAE) 平均百分比误差(MPE) 均方根误差(RMSE) 滞后1自相关误差...14.如何在python中自动构建SARIMA模型 普通ARIMA模型的问题在于它不支持季节性。 如果您的时间序列定义了季节性,那么,请使用季节性差异的SARIMA。...进行时间序列预测 4.R语言使用ARIMA模型预测股票收益 5.R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 6.用R语言实现神经网络预测股票实例 7.机器学习助推快时尚精准销售预测 8.R语言中

7.7K30

Python|Plotly数据可视化(代码+应用场景)

数据可视化一网打尽 01 前言 数据可视化作为数据分析最直接的结果呈现方式,了解其制作方式和应用场景是很有必要的,本文来了解一下各个图标的应用场景及代码实现。...() # 实现多维度比较条形图 import plotly.express as px ''' barmode='group' : 按照标签y和颜色color进行聚合,每个“颜色”单独一个图 ''..."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...,A公司和B公司在2021年每个月的营业额。...堆叠面积图和普通的面积图的区别是每个数据值序列映射的区域起点都是上一个数据值序列顶端。

2.8K20
领券