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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...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...其实所有绘图都是这样,只不过在 plotly 里体现得尤为明显,尤其是底层 API。 data 决定绘图所使用的数据,比如绘制股票折线图用的股票历史数据,绘制疫情地图用的疫情数据。...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。...一些没说到的 为了阅读体验,本文没有解释更多的参数,但我相信这已经能让你绘制一幅不错的 choropleth 地图了。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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Kaggle | 使用Python和R绘制数据地图的十七个经典案例(附资源)

并且,无论你喜欢在R或Python,都有快速和简单的方法把你的数据展现在地图上。...美国的吸烟者和非吸烟者在地图上的分布。...他们的主页上所述,“Highcharter是Highcharts Javascript库及其模块的R包装。你可以在这里找到他们的文档。...利用DBenn绘制外太阳行星的3D空间位置的地图(R)。这个内核展示了Plotly中酷炫的3D绘图功能,将太阳系行星的位置可视化了。 使用Plotly在3D空间中绘制外行星。...任何这些内核的交叉和延伸,再佐以自己的天赋或通过选择“新脚本”或“新笔记本”,在Kaggle上发布的200多个功能数据集中get你的新的地图制作技能。

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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(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。...例如,如果我们想在地图上可视化GitHub用户的位置,我们可以获得他们的经纬度,并据此绘制: location_df = pd.read_csv( "https://gist.githubusercontent.com...你也可以使用:N 或:Q符号指定数据类型,名义(没有任何顺序的分类数据)或定量(数值的衡量)。 查看数据转换的完整列表[6]。 链接图表 Altair提供了令人印象深刻的将多个地块连接在一起的能力。...缺点 Altair的简单图表,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。...这个功能允许探索多个地块之间的关系。

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6个顶级Python可视化库!

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Python和Streamlit交互式仪表板开发入门

命令魔术 streamlit提供了两种显示图形的方法: 使用streamlit提供的函数 使用外部库(matplotlib)的方法 生成了一个20行3列的数据框,数据符合均值为0,方差为1的正态分布。...使用类似于matplotlib的外部库绘制图形 使用matplotlib生成的图表不能进行缩放和动态调整。...显示地图图表(二维映射) 绘制二维地图图表的函数st.map 显示地图图标(三维映射) 显示图像 进行三维地图映射时,需要使用到pydeck库 pydeck具有一个ViewState方法,可以设置在地图上的具体位置...显示图像 交互功能(按钮) 交互功能(单选按钮) 交互功能(复选框) 交互功能(选择框) 交互功能(多选框) 交互功能(滑动条) 交互功能(侧边栏) 交互功能(进度条)...Plotly Express官方网页(https://plotly.com/python/plotly-express/) 安装和导入Plotly

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推荐:这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

因为这是地理数据,我们也可以将其表示为动画地图,因此这清楚地表明 Plotly Express 不仅仅可以绘制散点图(不过这个数据集缺少前苏联的数据)。 ?...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。...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: ?...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射,并具有图形启发的语法签名,可让你直接映射这些标记的变量, x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代:你整理一次数据集,从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表,包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制,在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等

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强烈推荐一款Python可视化神器!

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手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)

最近不是在学习plotly嘛,为了方便理解,我们这里取excel绘图中常见的16种图表为例,分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制!...饼图与圆环图 我们在用excel绘制饼图的时候,可以选择既定配色方案,还可以自定义每个色块的颜色。用plotly绘制的时候,这些自定义操作也是支持的。...自动聚合做饼图 设置配色方案: 关于配色方案的更多选择,大家可以参考《我又用Python爬取了4000+股票数据,并用plotly绘制了树状热力图(treemap)》里介绍的内容。...自定义每个色块颜色 在饼图上显示数据标签: # 在饼图上显示数据标签 import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query("year...在饼图上显示数据标签 圆环图: 圆环图是指饼图中间一定半径的圆部分为空白,设置参数hole=int即可(0-1)。

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这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

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

定制化和进阶功能 Matplotlib的子图和定制化 Matplotlib允许你在同一图表上绘制多个子图,通过plt.subplot实现。...保存图表 无论是Matplotlib还是Seaborn,都支持将图表保存为图像文件。...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。...通过autofmt_xdate可以自动调整日期标签的格式,确保它们在图上显示得更加美观。 面向对象的绘图 Matplotlib支持两种不同的绘图接口:MATLAB风格的plt接口和面向对象的接口。...实际应用示例: 通过一个舆情分析的实际应用场景,演示了如何结合多个库创建一个综合、交互性的可视化,为读者提供了在实际工作中应用所学知识的示范。

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Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

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。...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 =...它们代表数据集中的多个变量。这种类型的图表可用于研究同一时期的多个变量。...带标签的气泡图 此气泡图上的气泡已标记,以便于识别。这是为了处理不同的数据组。 多变量气泡图 此图表有四个数据集变量。第四个变量用不同的颜色区分。 地图气泡图 它用于说明地图上的数据。...它由从中心点绘制的几个半径组成。 带标记的雷达图 在这些中,蜘蛛图上的每个数据点都被标记。 填充雷达图 在填充的雷达图中,线条和蜘蛛网中心之间的空间是彩色的。

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这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器!

因为这是地理数据,我们也可以将其表示为动画地图,因此这清楚地表明 Plotly Express 不仅仅可以绘制散点图(不过这个数据集缺少前苏联的数据)。 ?...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。...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: ?...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射,并具有图形启发的语法签名,可让您直接映射这些标记的变量, x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代:您整理一次数据集,从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表,包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制,在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等

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Python可视化神器——Plotly详细教程

02 绘图语法规则 绘图语法规则 2.1 离线绘图方式 Plotly绘制图像有在线和离线两种方式,因为在线绘图需要注册账号获取API key,较为麻烦,所以本文仅介绍离线绘图的方式。...,能够描述一个graph的数据   show_link:bool型,用于调整输出的图像是否在右下角带有plotly的标记  link_text:str型输入,用于设置图像右下角的说明文字内容(当show_link...(create traces),下面举两个简单的例子来帮助理解这个部分:   首先,我们来绘制一个较为基本的散点图: import plotly import plotly.graph_objs as...从上面的简单实例可以看出trace创建的大致方式,而一张图中可以叠加多个trace,如下面的例子: import numpy as np import plotly import plotly.graph_objs...绘图语法规则 2.4 定义Layout plotly图像的图层元素与底层的背景、坐标轴等是独立开来的,在我们通过前面介绍的内容,定义好绘制图像需要的对象之后,可以直接绘制,但如果想要在背景图层上有更多自定义化的内容

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(数据科学学习手札43)Plotly基础内容介绍

二、绘图语法规则 2.1 离线绘图方式   Plotly绘制图像有在线和离线两种方式,因为在线绘图需要注册账号获取API key,较为麻烦,所以本文仅介绍离线绘图的方式。...,能够描述一个graph的数据   show_link:bool型,用于调整输出的图像是否在右下角带有plotly的标记   link_text:str型输入,用于设置图像右下角的说明文字内容(当show_link...traces),下面举两个简单的例子来帮助理解这个部分:   首先,我们来绘制一个较为基本的散点图: import plotly import plotly.graph_objs as go import...() plotly.offline.iplot(data, filename='basic-scatter')   从上面的简单实例可以看出trace创建的大致方式,而一张图中可以叠加多个trace,...2.4 定义Layout   plotly图像的图层元素与底层的背景、坐标轴等是独立开来的,在我们通过前面介绍的内容,定义好绘制图像需要的对象之后,可以直接绘制,但如果想要在背景图层上有更多自定义化的内容

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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。...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。...sns.color_palette(palette='viridis', n_colors=len(years)).as_hex()) 使用for循环函数在雷达图上绘制直线

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关于Python可视化Dash工具

as go --plotly的底层组件 import plotly.express as px --plotly的高阶组件,同时提供了内置的数据集 fig = go.Figure(...23、sunburst:圆环图 圆环图将层次数据表示为在同心环的多个级别上布置的扇区。 24、funnel:漏斗图 在漏斗图中,数据框的每一行表示为漏斗的矩形扇区。...26、scatter_matrix:矩阵散点图 在散点图矩阵(或SPLOM)中,每行data_frame由多个符号标记表示,在2D散点图的网格的每个单元格中有一个,其将每对dimensions...; 28、parallel_categories:并行类别图 在并行类别(或平行集)图中,每行data_frame与其他共享相同值的行组合,dimensions然后通过一组平行轴绘制为折线标记,每个平行轴对应一个...dash_core_components库生成高级别的组件,控件和图形。

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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。...1812年拿破仑征俄图(Map of Napolean's Russian 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...: 三、基于json文件格式数据的桑基图 在plotly官网中有这样的一个例子:从给定的一个网站上下载json文件来绘制桑基图,分步骤来讲解下: 1、读取json文件并转成python字典数据...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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用Python绘制地理图

Plotly Plotly是一个著名的库,用于在Python中创建交互式绘图和仪表板。 安装Plotly ?...text = df ['Country']:将鼠标悬停在地图上的每个状态元素时显示一个文本。在这种情况下,它是国家本身的名称。...数据在一个特定区域中越集中,地图上的颜色阴影越深。“中国”的耗电量最大,因此其颜色最深。 密度图 密度映射只是一种显示点或线可能集中在给定区域中的方式。...我们已经绘制了“地震及其烈度”的密度图,从上面我们可以看到,它覆盖了遭受地震破坏的所有领土,并且还显示了当我们将鼠标悬停 在上方时每个区域的地震烈度。...由于数据格式多种多样,有时使用plotly进行地理绘图可能会遇到一些挑战,因此请参考该 备忘单, 了解所有类型的plotly plot语法。

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当Sklearn遇上Plotly,会擦出怎样的火花?

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。...多线拟合 同样,在绘制多个变量及多个子图时,也不需要设置多画布,只要设置好参数 'x','y','facet_col','color' 即可。...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。...此处主要是将模型的预测概率、模型效果可视化,假正率真正率曲线图、绘制ROC曲线图等。

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