Plotly:如何用x=hour绘制直方图？ - 腾讯云开发者社区

大家好，我是俊欣，今天来和大家分享一下“如何用Pandas来绘制交互式的图形”，希望读者朋友们读了之后能够有所收获。...01 Plotly作为后端支持我们可以使用第三方的可视化模块来做“Pandas”的后端支持，例如“Plotly”以及“Bokeh”等模块，进而便可以绘制出交互式的图形了，我们先来看一下“Plotly”...as np from sklearn.datasets import fetch_openml pd.options.plotting.backend = 'plotly' X,y = fetch_openml...我们也可以绘制一些直方图，例如下面的代码，我们对“class”这一列进行“groupby”之后，然后计算出平均值，画出直方图 data[['Hue','class']].groupby(['class'...“Bokeh”模块当中有“plot_grid”方法可以用来绘制仪表盘，例如下面的代码绘制出了四个图形，分别是一张散点图，3张直方图，代码如下 output_notebook() p1 = data.plot_bokeh.scatter

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可视化神器Plotly玩转股票图

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。...绘制OHLC图绘图数据在本文中很多图形都是基于Plotly中自带的一份关于苹果公司AAPL的股票数据绘制，先看看具体的数据长什么样子：利用pandas读取网站在线的csv文件 # 读取在线的csv文件...第一个字段是日期时间，其余字段是不同的公司名称：谷歌、苹果、亚马逊等基于px实现我们利用plotly_express来实现基础图形的绘制，选取的公司是FB：Facebook # 绘制FB股票走势...') fig = px.histogram( # 直方图 df, x="Date", y="AAPL.Open", histfunc="avg", # 直方图函数...上面绘制的是单纯的直方图，再此基础上可以结合散点图来进行展示： import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go import

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手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(下)

# 绘制total_bill直方图 import plotly.express as px df = px.data.tips() fig = px.histogram(df, x="total_bill...直方图自定义分组nbins # 分组，参数nbins import plotly.express as px df = px.data.tips() fig = px.histogram(df, x...自定义分组nbins 离散分类直方图 # 如果对离散或分类特征数据进行直方图绘制，和柱状图差不多 import plotly.express as px df = px.data.tips() fig...数据预览 # 绘制简单的股价图 import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df['Date']...数据中含有地理区域（如国家/地区、省/自治区/直辖市、县或邮政编码）时使用地图图表。 plotly的地图绘制形式有很多种，这里不做更详细的介绍，我们后续再找个时间详细讲解。

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收藏起来！比 matplotlib 效率高十倍的数据可视化神器！

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。...直方图是绘制单变量分布的首选方式。...如果我们想要绘制重叠的直方图，这很简单： df[['time_st arted', 'time_published']].iplot( kind='hist', histnorm='percent...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。...云制图——Plotly Chart Studio 当你使用 plotly 在 notebook 中绘制图表时，你可能注意到了每幅图的右下角都有一个链接 “Export to plot.ly” 。

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Python｜Plotly数据可视化（代码+应用场景）

# 实现简单的条形图 import plotly.express as px # orientation='h' 用户表示绘制条形图 fig = px.bar(data, x='score', y='...，如A公司和B公司在2021年每个月的营业额。...绘制直方图时，最简单的我们只需要一个维度的数值型数据即可，复杂的我们可以同时使用多组数据绘制组合直方图。切记不要把直方图和柱状图混为一谈，在使用的场景上二者是有一定差异的。...# 绘制简单直方图 import plotly.express as px import numpy as np # 使用示例数据进行绘制 # df = px.data.tips() # fig =...) # 绘制组合直方图 import plotly.graph_objects as go import numpy as np # 随机数据 x0 = np.random.randn(300)

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plotly-express-25-36张图爱上plotly_express

汽车共享可用性数据该数据记录的是蒙特利尔一个区域中心附近的汽车共享服务的可用性，包含的字段：纬度centroid_lat 经度centroid_lon 汽车小时数car_hours 高峰小时peak_hour...作图下面介绍使用Plotly_express绘制常见的图形，所有的图形在jupyter notebook中都是动态可视化的，本文中采用截图展示。...直方图 px.histogram( tips, # 绘图数据 x="sex", # 指定两个数轴 y="tip", histfunc="avg", # 直方图函数：...还可以绘制密度等值线图； px.density_heatmap(iris, # 传入数据 x="sepal_width", # 两个轴的数据设置...总结本文详细介绍了一个新的高级可视化库Plotly_Express，从其简介、安装、内置的颜色面板、主题到各种图形的绘制。

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又一个Python可视化神器Plotly_Express！

汽车共享可用性数据该数据记录的是蒙特利尔一个区域中心附近的汽车共享服务的可用性，包含的字段：纬度centroid_lat 经度centroid_lon 汽车小时数car_hours 高峰小时peak_hour..., # 绘图数据 x="sex", # 指定两个数轴 y="tip", histfunc="avg", # 直方图函数：均值 color="smoker", #...： plotly plotly_white plotly_dark px.scatter(gapminder_2002, # 传入的数据集 x="gdpPercap", #..." # 分别主题设置为：plotly、plotly_dark ) 总结本文详细介绍了一个新的高级可视化库Plotly_Express，从其简介、安装、内置的颜色面板、主题到各种图形的绘制...这个库最大的特点：代码量非常少，图形种类全，基本上一行代码就能绘制出非常精美的动态可视化图形。

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当Sklearn遇上Plotly，会擦出怎样的火花？

，功能非常强大，可以在线绘制很多图形比如条形图、散点图、饼图、直方图等等。...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，从简单的模型如线性回归，到其他机器学习模型如决策树和多项式回归。...重点学习plotly的各种功能，如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。...此处主要是将模型的预测概率、模型效果可视化，如假正率真正率曲线图、绘制ROC曲线图等。...(X, y) # 模型预测概率 y_score = model.predict_proba(X)[:, 1] # 绘制预测概率直方图 fig_hist = px.histogram( x=y_score

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最强的Python可视化神器，建议一试！

Plotly Plotly 是一款用来做数据分析和可视化的在线平台，功能非常强大,可以在线绘制很多图形比如条形图、散点图、饼图、直方图等等。...使用Plotly可以画出很多媲美Tableau的高质量图：图片.png plotly制图我尝试做了折线图、散点图和直方图，首先导入库： from plotly.graph_objs import...绘制的图片系统默认配色也挺好看的~ 3....直方图 trace0 = go.Bar( x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun', 'Jul','Aug','Sep','Oct',...直方图是我们比较常用的一种图形，plotly绘制直方图的方式跟我们在pandas里面设置的有点类似，他们非常直观的体现了不同月份两个生产力之间的差异。

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

# 绘制折线图 plt.plot(x, y, label='Line Chart') # 添加标题和标签 plt.title('Simple Line Chart') plt.xlabel('X-axis...，并通过参数设置调整了一些样式，如bins指定柱子的数量，kde添加核密度估计。...Matplotlib和Seaborn都提供了一些优化选项，如使用plt.plot的marker参数控制标记的显示，以提高渲染性能。 plt.plot(x, y, marker='....使用Matplotlib和Seaborn，你可以通过其他库或工具来实现交互性，如Plotly、Bokeh等。...(x) y2 = np.cos(x) # 创建Figure和Axes对象 fig, ax = plt.subplots() # 在Axes对象上绘制折线图 line1, = ax.plot(x, y1

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8个流行的Python可视化工具包

这张图的主要目的是展示如何用尽量少的线条做出一张有用的图，当然也许它可能不那么美观。...这两个直方图的值是一样的，但目的不同。在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。...Ploty 入门时有一些要注意的点：安装时要有 API 秘钥，还要注册，不是只用 pip 安装就可以； Plotly 所绘制的数据和布局对象是独一无二的，但并不直观；图片布局对我来说没有用（40 行代码毫无意义...很有潜力绘制优秀图形。...Seaborn 绘制 21 种超实用精美图表再见 Seaborn！Altair 数据可视化已超神当Sklearn遇上Plotly，会擦出怎样的火花？

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【Plotly快速入门】用Plotly绘制了几张精湛的图表，美翻了！！

说到Python当中的可视化模块，相信大家用的比较多的还是matplotlib、seaborn等模块，今天小编来尝试用Plotly模块为大家绘制可视化图表，和前两者相比，用Plotly模块会指出来的可视化图表有着很强的交互性...>") ) fig.update_layout( ...... ) fig.show() output 直方图 直方图相比较于上面提到的几种图表，总体上来说会稍微有点丑，但是通过直方图...，读者可以更加直观地感受到数据的分布，我们先来创建一组假数据，代码如下 ## 创建假数据 data = np.random.normal(size=1000) 然后我们来绘制直方图，调用的是Histogram...当中也可以同样地将多个子图拼凑到一块儿，调用的是plotly模块当中make_subplots函数 from plotly.subplots import make_subplots ## 2行2列的图表...add_trace()方法当中，代码如下 # 绘制图表 fig.add_trace( go.Bar(x=x, y=y, hovertemplate="x: %{x}y

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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(...包含249行和以下列： ['centroid_lat', 'centroid_lon', 'car_hours', 'peak_hour']. 8、stocks(indexed=False):这一广泛数据集中的每一行代表...，从x开始到x结束。...在直方图中，每一行data_frame被组合在一起成为矩形标记，以可视化该值的聚合函数histfunc(例如，计数或总和)的1D分布y(或者x，如果orientation是'h'时)； 21...dash_core_components库生成高级别的组件，如控件和图形。

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8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

这张图的主要目的是展示如何用尽量少的线条做出一张有用的图，当然也许它可能不那么美观。...这两个直方图的值是一样的，但目的不同。在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。...Plotly 入门时有一些要注意的点：安装时要有 API 秘钥，还要注册，不是只用 pip 安装就可以； Plotly 所绘制的数据和布局对象是独一无二的，但并不直观；图片布局对我来说没有用（40...很有潜力绘制优秀图形。...以下是我针对一个简单图形构建的不同的表示，以及一些从斯坦福 SNAP 下载的代码（关于绘制小型 Facebook 网络）。 ?

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推荐：这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

也可以通过 facet_col ="continent" 来轻松划分各大洲，就像着色点一样容易，并且让我们使用 x轴对数（log_x）以便在我们在图表中看的更清晰： ?...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）。 ?...Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图 ? 箱形图 ?...主题（Themes）允许你控制图形范围的设置，如边距、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，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column

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这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲，就像着色点一样容易，并且让我们使用 x轴对数（log_x）以便在我们在图表中看的更清晰： ?...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）。 ?...使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图： image.png 箱形图： image.png 小提琴图： image.png...主题（Themes）允许您控制图形范围的设置，如边距、字体、背景颜色、刻度定位等。...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，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column

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强烈推荐一款Python可视化神器！

也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲，就像着色点一样容易，并且让我们使用 x轴对数（log_x）以便在我们在图表中看的更清晰： ?...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）。 ?...Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图： ? 箱形图： ?...主题（Themes）允许您控制图形范围的设置，如边距、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，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column

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也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲，就像着色点一样容易，并且让我们使用 x轴对数（log_x）以便在我们在图表中看的更清晰： ?...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）。 ?...Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图： ? 箱形图： ?...主题（Themes）允许您控制图形范围的设置，如边距、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，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column

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8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

这张图的主要目的是展示如何用尽量少的线条做出一张有用的图，当然也许它可能不那么美观。...Plotly Plotly 非常强大，但用它设置和创建图形都要花费大量时间，而且都不直观。在用 Plotly 忙活了大半个上午后，我几乎什么都没做出来，干脆直接去吃饭了。...Ploty 入门时有一些要注意的点：安装时要有 API 秘钥，还要注册，不是只用 pip 安装就可以； Plotly 所绘制的数据和布局对象是独一无二的，但并不直观；图片布局对我来说没有用（40 行代码毫无意义...很有潜力绘制优秀图形。...以下是我针对一个简单图形构建的不同的表示，以及一些从斯坦福 SNAP 下载的代码（关于绘制小型 Facebook 网络）。 ?

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这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？

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可以的，“Pandas”现在也可以绘制交互式的图形了，来看看怎么做的吧？

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