在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...例如，你可以将 .update() 调用链接到 px 调用以更改图例设置并添加注释。 .update() 现在返回修改后的数字，所以你仍然可以在一个很长的 Python 语句中执行此操作： ?...我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。...接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入（而不是原始的 numpy 向量）也允许 px 为你节省大量的时间，因为它知道列的名称，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、轴、悬停框...最后，Plotly Express 作为一个新的 Python 可视化库，在 Plotly 生态系统下，将会迅速发展。所以不要犹豫，立即开始使用 Plotly Express 吧！
导读：如何仅使用一行代码制作漂亮、互动性强的图表？...这种复杂性让作者在StackOverflow上遭受了数小时的挫折去弄清楚如何格式化日期或添加第二个y轴。幸运的是，在探索了一些选项后，一个在易用性，文档和功能方面显著的赢家是Plotly库。...在本文中，我们将直接上手使用Plotly，学习如何在更短的时间内制作出更好的图表。...▲使用plotly+cufflinks制作的交互式直方图 对于那些习惯使用Matplotlib的人来说，我们所要做的就是添加一个字母（使用iplot而不是plot），我们就可以得到一个更好看的交互式图表...06 在Plotly Chart Studio中编辑 当你在Notebook中制作这些图时，你会注意到图表右下角有一个小链接，上面写着“Export to plot.ly”。
使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化 一旦导入Plotly Express（通常是 px ），大多数绘图只需要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，并简单描述你想要制作的图...在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。...接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入（而不是原始的 numpy 向量）也允许 px 为你节省大量的时间，因为它知道列的名称，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、轴、悬停框...最后，Plotly Express 作为一个新的 Python 可视化库，在 Plotly 生态系统下，将会迅速发展。所以不要犹豫，立即开始使用 Plotly Express 吧。
使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化 一旦导入Plotly Express（通常是 px ），大多数绘图只需要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，并简单描述你想要制作的图...在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。...接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入（而不是原始的 numpy 向量）也允许 px 为你节省大量的时间，因为它知道列的名称，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、轴、悬停框...最后，Plotly Express 作为一个新的 Python 可视化库，在 Plotly 生态系统下，将会迅速发展。所以不要犹豫，立即开始使用 Plotly Express 吧！
这种复杂性让作者在StackOverflow上遭受了数小时的挫折去弄清楚如何格式化日期或添加第二个y轴。幸运的是，在探索了一些选项后，一个在易用性，文档和功能方面显著的赢家是Plotly库。...在本文中，我们将直接上手使用Plotly，学习如何在更短的时间内制作出更好的图表。...（Plotly本身就是一家拥有多种产品和开源工具的图形公司。其Python版本的库可以免费使用，我们可以在离线模式下创建无限的图表，在线模式下最多可以创建25个图表，用于共享。）...使用plotly+cufflinks制作的交互式直方图 对于那些习惯使用Matplotlib的人来说，我们所要做的就是添加一个字母（使用iplot而不是plot），我们就可以得到一个更好看的交互式图表！...你甚至可以制作饼图： ? 在Plotly Chart Studio中编辑 当你在Notebook中制作这些图时，你会注意到图表右下角有一个小链接，上面写着“Export to plot.ly”。
使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化 一旦导入Plotly Express（通常是 px ），大多数绘图只需要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，并简单描述你想要制作的图...在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。....update（） 现在返回修改后的数字，所以你仍然可以在一个很长的 Python 语句中执行此操作： image.png 在这里，在使用 Plotly Express 生成原始图形之后，我们使用 Plotly.py...我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。...接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入（而不是原始的 numpy 向量）也允许 px 为你节省大量的时间，因为它知道列的名称，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、轴、悬停框
Plotly 是我最喜欢的数据可视化库。在广泛撰写有关使用 Plotly 创建高级可视化的文章后，我产生了好奇：我能否通过仅提供 dataframe 和自然语言指令来教语言模型构建我喜欢的可视化？...在此示例中，使用了 layoff.fyi 中的数据。但是，该工具可以与任何 dataframe 一起使用。 预处理 预处理至关重要，并且因数据集而异。...= VectorStoreIndex.from_documents(documents) 样式索引 样式工具作为文档存储，其中包含有关如何使用 plotly 样式不同图表自然语言说明。...") 作者图片 — 你可以了解代理如何分解请求，并在最后用 Python 代码做出响应（你可以直接生成输出解析器，或复制并运行） 作者图片 — 通过运行以下代码创建的图表，注释、标签/标题、轴格式完全按照样式化信息进行...最终目标是制作一套代理工具，可以帮助我（作为数据科学家）在工作时节省时间。如果您喜欢这个概念，请在 Medium 上关注我。 感谢您的阅读！
接下来，我将带领大家学会如何用更少的时间绘制更美观的可视化图表——通常只需要一行代码。 本文所有代码都可以在 GitHub 上找到。读者朋友们也可以直接在浏览器里打开 NBViewer 链接查看效果。...如果你已经习惯使用matplotlib，你所需要做的只是在你原有代码的基础上添加一个字母，即把 plot 改为 iplot，就可以得到一个更加好看的交互式图标！...如果我们要绘制一个关于每篇文章粉丝数量在不同发表渠道的分布情况的箱线图，我们可以先使用 pandas 中DataFrame 的 pivot(透视表) 功能，然后再绘制图表，如下： ?...我们在一行代码里完成了很多不同的事情: - 自动获得了格式友好的时间序列作为x轴 - 添加一个次坐标轴（第二y轴），因为上图中的两个变量的值范围不同。...日常工作中，在使用其他绘图库的时候，我感觉绘图是一项单调乏味的任务，但是使用 plotly 时，我觉得绘图是数据科学中相当有趣的工作之一！ ?
数据 为了说明这是如何工作的，让我们假设我们有一个简单的数据集，它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。...读取和分组数据 在下面的代码块中，一个示例CSV表被加载到一个Pandas数据框架中，列作为类型和日期。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。 在一个列中，用分类聚合计数将dataframe分组。...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。...有人想要在条形图中添加趋势线，当我们使用Plotly Express来生成趋势线时，它也会创建数据点——这些数据点可以作为普通的x、y数据访问，就像dataframe中的计数一样。
以前给大家介绍过使用Streamlit库制作大屏，今天给大家带来一个新方法。 通过Python的Dash库，来制作一个酷炫的可视化大屏！ 先来看一下整体效果，好像还不错哦。...主要使用Python的Dash库、Plotly库、Requests库。 其中Requests爬取数据，Plotly制作可视化图表，Dash搭建可视化页面。...Dash是建立在Flask，Plotly.js和React.js之上，非常适合在纯Python中，使用高度自定义的用户界面，构建数据可视化应用程序。...其中爬虫代码可设置定时运行，info表为60秒，日期表为60分钟。 尽量不要太频繁，容易被封IP，或者选择使用代理池。 这样便可以做到数据实时更新。 既然数据已经有了，下面就可以来编写页面了。...网页可以划分为三列。第一列为info表中的数据展示，第二、三列为博客文章的数据展示。 相关的数据需要通过回调函数进行更新，这样才能做到实时刷新。 各个数值及图表的回调函数代码如下所示。
如何使用Python进行数据可视化：Matplotlib和Seaborn指南 数据可视化是数据科学和分析中不可或缺的一部分，而Python中的Matplotlib和Seaborn库为用户提供了强大的工具来创建各种可视化图表...使用Plotly创建交互性图表 Plotly是一个强大的交互性绘图库，可以与Matplotlib和Seaborn无缝集成。...']) # 显示图表 fig.show() 这个例子中，使用Plotly的scatter函数创建了一个交互性的散点图，通过hover_data参数添加了悬停信息。...结合使用Matplotlib/Seaborn和交互性库 你还可以结合使用Matplotlib或Seaborn与交互性库，以在静态图表中添加交互性元素，提供更丰富的用户体验。...总结 本文详细介绍了如何使用Python中的Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly等库进行数据可视化，并深入探讨了一系列主题，涵盖了从基础的静态图表到高级的交互性和动态可视化的方方面面
另一种方法) 根据您的需求，我将这些方法的代码合并，并将预测结果保存到Excel文件的不同列中。...Bokeh：Bokeh 是一个 Python 交互式可视化库，它能够在网页浏览器中绘制丰富多彩的图表。...这些库都可以通过 Python 的命令行或者在 Jupyter Notebook 中使用，在进行动态图片绘制时，你需要了解其中一些基础的动态图示的原理，例如使用动画、更新数据和实时数据接收等技术。...Bokeh - 用于在web浏览器中进行交互式数据可视化的库。可以生成各种图表,并在网页中展示,交互性很强。 4....如果要网页中展示动态图表,Bokeh和Altair都很好。而Plotly既可以生成静态图片,也可以在线交互展示,所以功能最为强大全面。
即使像烛台这样的金融图表也可以使用 matplotlib 包绘制，但我们必须从头开始。 最近，我开始知道有一个名为 mplfinance 的单独模块，专门用于创建高级金融可视化。...在本文中，我们将深入研究这个 Python 库，并探索其生成不同类型图表的功能。 导入包 将所需的包导入到我们的 python 环境中是一个必不可少的步骤。...Renko 图表的代码如下所示： mf.plot(amzn, type = 'renko') 我们还可以向plot函数添加一个额外的参数，该参数是根据renko_params我们的需要和其他类似类型修改砖块大小的参数...与其他一些类型的图表（例如烛台）相反，烛台标志着资产在设定的时间段内的变动程度，而 P&F 图表使用由堆叠的 X 或 O 组成的列，每个列代表一定数量的价格变动。...上述代码的输出如下所示： 保存图片 如果你想知道如何保存这些财务可视化中的任何一个，只需添加另一个参数，savefig即你只需提及其文件名的参数，其余部分将被处理。
这也导致我花费了不知多少个深夜，在 StackOverflow 上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”。...但我们现在有一个更好的选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下，了解它如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。...Plotly 的 Python 库是可以免费使用的，在离线模式可以创建数量不限的图表，在线模式因为用到了 Plotly 的共享服务，只能生成并分享 25 张图表。...X 轴 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中 为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释： （带有文本注释的散点图） 下面的代码中，我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...可以添加标注，选择某些元素的颜色，把一切都整理清楚，生成一个超棒的图表。之后，你还可以将它发布到网络上，生成一个供其他人查阅的链接。 下面两张图是在图表工坊里制作的： 讲了这么多，看都看累了吧？
这也导致我花费了不知多少个深夜，在 StackOverflow 上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”。...Plotly 的 Python 库是可以免费使用的，在离线模式可以创建数量不限的图表，在线模式因为用到了 Plotly 的共享服务，只能生成并分享 25 张图表。...在使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后，你可以用下面这样的代码在 Jupyter 里完成导入： ?...在上图中，我们用一行代码完成了几件事情： 自动生成美观的时间序列 X 轴 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中 为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释...可以添加标注，选择某些元素的颜色，把一切都整理清楚，生成一个超棒的图表。之后，你还可以将它发布到网络上，生成一个供其他人查阅的链接。 下面两张图是在图表工坊里制作的： ? ?
以下详细道来： Plotly Plotly是一个开源，交互式和基于浏览器的Python图形库。可以创建能在仪表板或网站中使用的交互式图表（您可以将它们保存为html文件或静态图像）。...Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一个高级图表库，与Bokeh一样，Plotly的 强项是制作交互式图 ，有超过30种图表类型， 提供了一些在大多数库中没有的图表...在P andas中 ，你使用 dataframe.plot （） ，在这里，您使用 dataframe.iplot（）。 这个 “ i ” 改变了可视化的整个定义。...使用plotly的Python库，您可以使用DataFrame的系列和索引来描述图形，但是使用Cufflinks可以直接绘制它。...Folium Folium建立在Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以在python中操作数据，然后通过folium在Leaflet地图中将其可视化。
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