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: plotly_express,简写为px plotly.graph_objects,简写为go 本文介绍的是如何绘制散点图和折线图...使用plotly自带的数据集: df = px.data.carshare() fig = px.line(df, x='centroid_lat',...基于go.Scatter绘制散点图 上面介绍的都是基于px来绘制散点图,下面介绍的是如何利用go.Scatter绘制散点图: 基础散点图 import plotly.graph_objects as go...3D散点图 介绍两种3D散点图: 基于px的3D散点图 基于go的3D散点图 基于plotly_express 1、案例1 import plotly.express as px df1 = px.data.iris
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,文章中介绍了大量基于plotly绘制的各种图形,例子多而不精。...本文开始将会详细介绍基于Plotly绘制的各种图形,Plotly绘图主要是两个模块: plotly_express,简写为px plotly.graph_objects,简写为go 本文介绍的是如何绘制散点图和折线图...as px import plotly.graph_objects as go 基础散点图 自定义数据 这种散点图应该是最基础的,直接传入x和y的值 fig = px.scatter(x=[0,2,4,6...: [008eGmZEgy1gpah52p7tqj31gu0qugnm.jpg] 使用plotly自带的数据集: df = px.data.carshare() fig = px.line(df,...散点图 介绍两种3D散点图: 基于px的3D散点图 基于go的3D散点图 基于plotly_express 1、案例1 import plotly.express as px df1 = px.data.iris
03 3D曲面图 import plotly.graph_objects as go import numpy as np # 生成示例数据 x = np.linspace(-5, 5, 100) y...None, dict(frame=dict(duration=100, redraw=True), fromcurrent=True)])])]) # 显示图表 fig.show() 这个例子演示了如何使用...Plotly的make_subplots来创建共享同一x轴的两个子图。...然后将迹线单独添加到每个子图中。...14 3D散点图 import plotly.graph_objects as go import numpy as np # 生成示例数据 np.random.seed(42) x = np.random.rand
、颜色如何快速绘制桑基图什么是PlotlyPlotly 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。...多种图表类型: Plotly 支持多种常见的图表类型,适用于不同类型的数据。你可以轻松创建折线图、散点图、柱状图、热力图、桑基图、3D 图等。...云服务: Plotly 提供云端服务,允许你将图表和可视化部署到云上,以供在线共享和嵌入到网站或应用中。...绘图如何自定义x轴和y轴的名称In 3:import plotly.graph_objects as go# 创建散点图fig = go.Figure()# 添加数据x_data = [1, 2, 3,...Plotly绘图小编将plotly绘制图的原创文章的学习资料(数据+ipynb代码)进行了整理,有意愿学习的朋友请联系小编。
dash_core_components as dcc --与图表相关的核心组件 import dash_html_components as html --与HTML交互相关的组件 import plotly.graph_objects...1、scatter:散点图 在散点图中,每行data_frame由2D空间中的符号标记表示; 2、scatter_3d:三维散点图 在3D散点图中,每行data_frame由3D空间中的符号标记表示;...plotly.graph_objects为底层组件,提供了figures, traces and layout等底层接口,以便进行灵活开发。...dash_core_components库包含一组更高级别的组件,如下拉列表,图形等。...dash_core_components库生成高级别的组件,如控件和图形。
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。...再看一个桑基图的例子:某国家地区的经济状况 二、基础桑基图 下面的案例介绍的是基于plotly.graph_objects实现的基础桑基图: 解释一下上面的绘图代码,我们需要准备的数据有: label...如何将字典格式的数据输出成json文件,并美化格式?...3、读取数据 然后将上面的两个数据放在一起,我们通过pandas读进来: 4、找到数据的父类和子类中总共有多少个不同的元素,并进行索引的设置 将父类和子类的中元素全部加起来,再用集合set去重,找出全部的节点名称
Plotly是一个功能强大、用途广泛的Python库,提供了多种工具用于创建交互式、视觉上引人入胜的图表。在本文中,我们将深入探索Plotly的世界,通过高级Python代码示例来探索其特性和功能。...我们使用 NumPy 生成样本数据,然后使用 Plotly 的go.Scatter创建线图。...sex', 'day', 'time'], values='total_bill', title='Sunburst Chart') # Show the plot fig.show() 这个示例展示了如何使用...gdpPercap', hover_name='country', title='Choropleth Map') # Show the plot fig.show() 【由于限制,地图无法展示】 这个例子展示了如何使用...的make_subplots函数创建了两个共享同一x轴的子图。
在使用px之前,我们将px对象分配给了fig(如上所示),然后使用fig.show()显示了fig。现在,我们不想创建一个包含一系列数据的图形,而是要创建一个空白画布,以后再添加到其中。...import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure() 在使用空白的graph_objects的情况下,可以向画布添加痕迹(图形)。...类似地,与前面一样,我们将date列转换为datetime。这一次,请注意我们如何在groupby方法中包含types列,然后将types指定为要计数的列。...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。
可视化神器Plotly玩转气泡图 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。...绘图的时候还是会基于两种方式来实现: plotly_express:px plotly.graph_objects:go 基于px实现 自带GDP数据集 ?...添加播放按钮 这是Plotly非常厉害的一个功能,能够实现自动播放功能,使用的参数是:animation_frame。我们对整个GDP数据集进行绘图: ?...使用颜色区间 import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data=[go.Scatter( x=[1, 3, 15, 7, 9, 11...气泡大小缩放Scaling the Size of Bubble Charts 有时候数据之间的大小差异较大,造成某些气泡过大,图形非常难看,需要对气泡的大小进行尺度缩放,Plotly官方有建议的公式和参数
本文总结介绍了多种可视化图及其适合使用场景,并同时展示使用了常用的绘图包(plotly、 seaborn 和 matplotlib )绘制这些图的代码。 条形图 条形图是用矩形条显示分类数据的图形。...这是一种以情节方式执行此操作的方法: import plotly.graph_objects as golabels = ['Oxygen','Himport plotly.graph_objects...甜甜圈图也可称为环图,环图本质是饼图将中间区域挖空;环图相对于饼图空间的利用率更高,比如我们可以使用它的空心区域显示文本信息,标题等。...当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时,可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。...3D 气泡图 这是在 3 维空间中设计的气泡图。这里的气泡是球形的。 雷达图 它是一个图形显示数据,由许多自变量组成。它显示为三个或更多定量变量的二维图表。这些变量显示在从同一点开始的轴上。
几个关键字是:开源、可交互、支持40余种图表类型,涵盖统计、金融、地理、科学和3D图表。...03 plotly如何绘图 既然本文定位为入门介绍系列,那么肯定是要介绍一下如何使用和上手的。...plotly.express和plotly.graph_objects两个子模块即可!...但对于使用者来说,或许是喜闻乐见的——需要快速简洁,就用plotly.express;需要个性化定制,则用plotly.graph_objects。...另外值得补充的两点: 1)plotly提供了将一个matplotlib绘图转化为plotly绘图的接口,一定程度上使得混合使用两个可视化库更为顺滑,但具体使用体验有待尝试; 2)plotly早期版本还区分
保存路径 改变路径 需要导入的库是os模块 .plot方法可以在指定位置生成 .iplot方法在notebook中生成 import plotly as py import plotly.graph_objects...as go from plotly.graph_objects import Scatter,Bar py.offline.init_notebook_mode() # notebook里面直接生成图片...改变颜色 import random import plotly as py import plotly.graph_objects as go from plotly.graph_objects import...# df.sort_values("产量",ascending=False):将产量进行降序排列,图形更直观 # 排序函数:sort_values("col",ascending=True) 根据某个字段...子图制作 介绍利用plotly中的tools工具如何制作子图 from plotly import tools # 导入工具 fig = tools.make_subplots(rows=2,cols
可视化神器Plotly玩转股票图 本文是可视化神器Plotly绘图的第7篇,讲解的是如何通过Plotly来绘制与股市相关的图形,比如基础K线图、OHLC图等。...as pd import numpy as np # 两个接口 import plotly_express as px import plotly.graph_objects as go 股市图 下面简单介绍下两种股市相关的图...具体日期的OHLC图 上面的图形都是连续型日期(基于月份)的OHLC图形,下面介绍的是如何绘制具体某些日期的OHLC图形 # 如何生成一个datetime时间对象 import plotly.graph_objects...上面图中的红色部分就是悬停信息 基于时间序列 绘图数据 下面开始介绍的是如何绘制基于时间序列time series的股票图形,使用的是Plotly中自带的股票数据: stocks = px.data.stocks...合并数据绘图 我们将3个股票的数据进行合并再绘图,使用的是concat函数: # tushare_data td = pd.concat([pingan,pinganbank,jinsen],axis
可视化神器Plotly玩转漏斗图 本文中详细介绍的是如何利用plotly来绘制漏斗图,前面的3篇文章是 酷炫!...整体效果 导入库 基于两种方式实现: plotly_express :px plotly.graph_objects:go import pandas as pd import numpy as np...# plotly两个绘图接口 import plotly_express as px import plotly.graph_objects as go 基于px实现 基础漏斗图 模拟一份商城数据:...我们看看第一个百分比是如何计算的: ?...多组面积漏斗 不同组别的漏斗图我们也可以分开放,将它们放在一个大的画布中: from plotly import graph_objects as go fig = go.Figure() # 添加四组数据
可视化神器Plotly玩转柱状图 本文是可视化神器Plotly绘图的第5篇:重点讲解如何利用Plotly绘制柱状图。...柱状图在可视化图中是出现频率非常高的一种图表,能够很直观地展现数据的大小分布情况,在自己的工作中也使用地十分频繁。本文将详细介绍如何制作柱状图和水平柱状图。...plotly.graph_objects as go 绘图的时候还是会基于两种方式来实现: plotly_express:px plotly.graph_objects:go 基于px实现柱状图 基础柱状图...设置颜色和模式 import plotly.graph_objects as go # 生成画布 fig = go.Figure() # 添加3个图形轨迹 fig.add_trace(go.Bar(...总结 本文结合自建和Plotly中自带的数据集,详细的介绍了如何基于plotly_express和plotly.graph_objects两种方式来实现不同需求和显示方式的柱状图和水平柱状图,希望对读者朋友有所帮助
在《麦肯锡方法》这本书中,有关于瀑布图的详细介绍,作者认为瀑布图是一种阐述如何从数字 A 得到数字 B 的极佳方法,它可以描述静态数据(资产负债表、利润表),或者动态数据(时间序列数据、现金流)。...我参考上面的瀑布图,用 Python 中的 plotly 库,画出下面这张瀑布图,主要有 2 点变化: (1)颜色区分:使用绿色代表增加,红色代表减少,蓝色代表汇总; (2)位置调整:把标题中的一句话,...读取数据 首先,点击文章最上方的蓝字「林骥」进入公众号后台,发送「利润」两个字,可以获得该数据文件的下载链接,把该 Excel 文件保存到本地电脑,与代码文件放在同一个目录中,然后复制下面的 Python...# 导入所需的库 import pandas as pd import numpy as np import plotly.graph_objects as go ########## 读取数据 ##...开始画图 其次,我们开始利用 Python 中的 plotly 库进行画图。
想要确保每个人都能理解使用默认绘图功能所犯的一些严重错误。 2. 将Plotly介绍给这些受众,使用数据并通过探究人工智能和数据领域的文章来进行自我提升。 3....本文包含的代码是对我的教程plot.py的摘录,我将对其进行扩展使得3d绘图,动画等的最佳实践也包含进来。 教程从这里开始。对两个绘图工具Matplotlib和Plotly的使用将贯穿本教程。...易于开发的绘图工具:matplotlib,matplotlib.pyplot,plotly,plotly.graph_objects 数学和数据工具:numpy,pandas 系统工具:os,sys 初始化图表...始终创建一个坐标轴或一个特定的图形对象。这样可以完全控制数据放置的位置和方式。 Plotly已经往前迈出了一步。...# file tools import os import sys# plotting tools import plotly import plotly.graph_objects as go
尽管使用数据可视化工具可以很容易地将长时间序列数据拟合到绘图区域中,但结果可能会很混乱。让我们比较一下下面的两个示例。...as px import plotly.graph_objects as go %matplotlib inline 读取CSV文件 df = pd.read_csv('location/file...箱形图上的信息显示了局部性、扩散性和偏度,它还有助于区分异常值,即从其他观察中显著突出的数据点。我们只需一行代码就可以直接绘箱形图。...px.box(df_temp, x='month_year', y='meantp') 5、分组并显示比例 这种方法可以将时间序列图转换为热图,结果将显示总体平均月温度,并且可以使用颜色标度来比较数据的大小...for循环函数在雷达图上绘制直线。
和 R 等许多语言,其同类产品(Python 领域)是 bokeh,但是 plotly 绘制的图表更漂亮(个人感觉),支持类型更多(比如 bokeh 原生不支持 3D 绘图,而 plotly 支持)。...而且如果要分享或者在网站上嵌入自己绘制的图形,那么就需要使用这种方式来将图形托管在 plotly 上,然后复制嵌入代码到自己的网站,就像我现在做的这样。...Python 3 的比例,只不过是在地图上呈现。...plotly 重绘,其实还有其他图形没有涉及,例如 3D 散点图(这也是我放弃 bokeh 的原因)。...此外除了在 Jupyter Notebook 上绘图外,plotly 还有一个用于构建数据分析 Web 应用的 Python 框架:Dash,基于 Plotly.js、React 和 Flask,接下来我会在此基础上讲一下如何使用
在本文中,将介绍5种超越经典的可视化技术,这些技术可以使数据故事更加美观和有效。将在python中使用Plotly图形库(R中也可用),该库以最少的工作量提供了动画和交互式图。...Plotly有什么好处 图表高度可集成:它们可与jupyter笔记本一起使用,可嵌入网站中并与Dash完全集成,Dash是构建仪表板和分析应用程序的绝佳工具。...绘图动画是仅用一行代码即可观察数据如何随时间变化的好工具。...import plotly.graph_objects as go import plotly.express as px import numpy as np import pandas as pd...这是一个出色的工具,可用于发现离群值(与其余数据隔离的单线程),聚类,趋势和冗余变量(例如,如果每个观察值的两个变量具有相似的值,则它们将位于水平线上并表示冗余) 。
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