适用： 适用于比较一个数据分类上各个模块的大小占比的需求。...这些有两种类型： 威尔金森点图 在这个点图中，局部位移用于防止图上的点重叠。 克利夫兰点图 这是一个类似散点图的图表，在一个维度中垂直显示数据。...它显示为点的集合。它们在水平轴上的位置决定了一个变量的值。垂直轴上的位置决定了另一个变量的值。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。...散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。...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。
Plotly简要概述 plotly Python 包是一个构建在 plotly.js 上的开源库，而后者又是构建在 d3.js 上的。...散点图 散点图是大多数分析的核心，它可以使我们看到变量随着时间的演变情况，也可以看到两种变量之间的关系。 时间序列 现实世界中的大部分数据都与时间相关。...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。...对于由第三个分类变量着色的双变量散点图，我们使用： ?...散点图矩阵 当我们想要探索许多变量之间的关系时，散点图矩阵是非常好的选择。 ? 以上的散点矩阵图仍然是可以交互的，可以自由放大缩小，查看各个数据点的详细信息。
Plotly Express是对 Plotly.py 的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板，用户只需调用简单的API函数，即可快速生成漂亮的互动图表，可满足90%以上的应用场景。...本文借助Plotly Express提供的几个样例库进行密度图、小提琴图、箱线图、地图、趋势图，还有用于实现数据预探索的各种关系图、直方图等基本图形的实现。...plotly介于seaborn和pyechart之间，在表达丰富度形式上优于seaborn，在定制化程度上高于pyechart。...# 鸢尾花类型=1的sepal_width，sepal_length散点图，x轴为密度图，y轴为直方图 fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length...="box", marginal_y="violin") fig.show() df = px.data.iris() # 所有花卉，x轴为箱线图，y轴为小提琴图,颜色以鸢尾花类型分类 fig =
在某些情况下，我们需要考虑所有特征， 平行坐标图有助于做到这一点。 上面的图片。横线(平行轴)表示鸢尾花的特征(花瓣长、萼片长、萼片宽、花瓣宽)。...如果我们针对 x 和 y 轴绘制这两个值，我们将得到一个散点图。 散点图位于对角线上。这意味着样本分布是正态分布。如果散点图位于左边或右边而不是对角线，这意味着样本不是正态分布的。...点图是一种通过上图中显示的点的位置来表示数值变量集中趋势的方法，误差条表示变量的不确定性（置信区间）[4]。绘制线图是为了比较不同分类值的数值变量的变异性 [4]。...我们还可以绘制多个点图。 8、分簇散点图（Swarm plot） Swarm plot 是另一个受“beeswarm”启发的有趣图表。通过此图我们可以轻松了解不同的分类值如何沿数值轴分布 [5]。...它在不重叠数据点的情况下绘制数据。但它不适用于大型数据集。
如果你好奇哪个国家对应哪个点？ 可以添加一个 hover_name ，你可以轻松识别任何一点：只需将鼠标放在你感兴趣的点上即可！ 事实上，即使没有 hover_name ，整个图表也是互动的： ?...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： ?...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。...在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： ? 散点图矩阵（SPLOM）允许你可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。...你可以对大多数函数使用 category_orders 参数来告诉 px 你的分类数据“好”、“更好”、“最佳” 等具有重要的非字母顺序，并且它将用于分类轴、分面绘制 和图例的排序。
如果你好奇哪个国家对应哪个点？ 可以添加一个 hover_name ，您可以轻松识别任何一点：只需将鼠标放在您感兴趣的点上即可！ 事实上，即使没有 hover_name ，整个图表也是互动的： ?...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： ?...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。...在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： ? 散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。 数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。...您可以对大多数函数使用 category_orders 参数来告诉 px 您的分类数据“好”、“更好”、“最佳” 等具有重要的非字母顺序，并且它将用于分类轴、分面绘制 和图例的排序。
如果你好奇哪个国家对应哪个点？ 可以添加一个 hover_name ，您可以轻松识别任何一点：只需将鼠标放在您感兴趣的点上即可！ 事实上，即使没有 hover_name ，整个图表也是互动的： ?...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： ?...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。...dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 image.png 并行类别是并行坐标的分类模拟：使用它们可视化数据集中多组类别之间的关系。...您可以对大多数函数使用 category_orders 参数来告诉 px 您的分类数据“好”、“更好”、“最佳” 等具有重要的非字母顺序，并且它将用于分类轴、分面绘制 和图例的排序。
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”。...点击图片上的元素就能显示出详细信息、随意缩放，还带有（我们接下来会提到的）高亮筛选某些部分等超棒功能。...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...： 接下来我们要玩点复杂的：对数坐标轴。...我们通过指定 plotly 的布局（layout）参数来实现这一点（关于不同的布局，请参考官方文档 https://plot.ly/python/reference/ ），同时我们把点的尺寸（size参数
所以，本质上是一样的，唯一的区别：在 Bar 函数中设置orientation='h'，其余参数与柱状图相同。...tips数据预览 我们可以看到，在tips数据集中，day字段是星期，包含很多同星期的数据。在进行饼图绘制的时候，以day字段做分类，可以自动实际聚合求和操作。...散点图 散点图是x和y均为数字列表情况下的坐标点图。...x轴和y轴均是列表的形式： # x轴和y轴均是列表的形式 import plotly.express as px fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1...极坐标(雷达图) 极坐标下，可以用点或线进行构图，绘制点则用px.scatter_polar，绘制线则用px.line_polar。
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”。...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...： 接下来我们要玩点复杂的：对数坐标轴。...我们通过指定 plotly 的布局（layout）参数来实现这一点（关于不同的布局，请参考官方文档 https://plot.ly/python/reference/ ），同时我们把点的尺寸（size参数...散点图矩阵 假如我们要探索许多不同变量之间的关系，散点图矩阵（也被称为SPLOM）就是个很棒的选择： 即使是这样复杂的图形，也是完全可交互的，让我们能更详尽地对数据进行探索。
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”。...散点图 散点图是大多数分析的核心内容，它能让我们看出一个变量随着时间推移的变化情况，或是两个（或多个）变量之间的关系变化情况。 时间序列分析 在现实世界中，相当部分的数据都带有时间元素。...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...（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： ? ? 接下来我们要玩点复杂的：对数坐标轴。...我们通过指定 plotly 的布局（layout）参数来实现这一点（关于不同的布局，请参考官方文档 https://plot.ly/python/reference/ ），同时我们把点的尺寸（size参数
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文介绍可视化神器plotly绘图的8个常见技巧点：如何添加标题及控制标题的颜色和大小如何自定义x轴和y轴的名称饼图中如何同时百分比和数值如何控制柱状图宽度如何添加注释如何绘制多子图如何添加图例以及控制其大小...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。...'y': 0.95, # 标题距离图表顶部的距离 'xanchor': 'center', # x轴锚点为中心 'yanchor': 'top', # y轴锚点为顶部...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,
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...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...冒泡散点图 冒泡散点图是通过每个散点的大小来决定的： fig = go.Figure(data=go.Scatter( x=[1,3,5,7], y=[12,18,24,6],...自定义散点颜色 import plotly.graph_objects as go import numpy as np # 生成x轴数据 t = np.linspace(0, 10, 200) #...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
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”。...就拿博客文章点赞总数为例做一个简单的交互式柱状图： （代码中的 df 是标准的 Pandas dataframe 对象） （使用 plotly+cufflinks 创建的交互式柱状图） 对于已经习惯 matplotlib...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...： 接下来我们要玩点复杂的：对数坐标轴。...我们通过指定 plotly 的布局（layout）参数来实现这一点（关于不同的布局，请参考官方文档 https://plot.ly/python/reference/ ），同时我们把点的尺寸（size参数
散点图 散点图是最简单的图形，有两个属性即可作图。...散点图 根据性别的不同进行分类作图 # 根据性别属性进行分类作图 fig = px.scatter(tips,x="total_bill",y="tip",color="size",render_mode...默认情况下，在Python 3.6+中，轴，图例和构面中的分类值的顺序取决于在data_frame中首次出现的顺序，而在3.6以下的Python中，默认不保证顺序，该参数即为解决此类问题而设计； labels...如果为True，则 Y 轴在笛卡尔坐标系中进行对数缩放； range_x：2个数字元素组成的列表，用于设定笛卡尔坐标中 X 轴上的自动缩放，即边界的大小值； range_y：2个数字元素组成的列表，用于设定笛卡尔坐标中...Y 轴上的自动缩放，即边界的大小值； render_mode：字符串，取值：auto(默认)、svg、webgl。
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...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 import numpy as...冒泡散点图是通过每个散点的大小来决定的： fig = go.Figure(data=go.Scatter( x=[1,3,5,7], y=[12,18,24,6], mode=...： [008eGmZEgy1gpahhftllgj310w056t9u.jpg] 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
散点图是最简单的图形，有两个属性即可作图。...根据性别的不同进行分类作图 # 根据性别属性进行分类作图 fig = px.scatter(tips,x="total_bill",y="tip",color="size",render_mode="...默认情况下，在Python 3.6+中，轴，图例和构面中的分类值的顺序取决于在data_frame中首次出现的顺序，而在3.6以下的Python中，默认不保证顺序，该参数即为解决此类问题而设计； labels...如果为True，则 Y 轴在笛卡尔坐标系中进行对数缩放； range_x：2个数字元素组成的列表，用于设定笛卡尔坐标中 X 轴上的自动缩放，即边界的大小值； range_y：2个数字元素组成的列表，用于设定笛卡尔坐标中...Y 轴上的自动缩放，即边界的大小值； render_mode：字符串，取值：auto(默认)、svg、webgl。
模型泛化能力可视化 利用plotly可视化查看模型泛化能力，即需要比较模型分别在训练集与测试集上的拟合状况。...KNN回归可视化 KNN回归的原理是从训练样本中找到与新点在距离上最近的预定数量的几个点，并从这些点中预测标签。 KNN回归的一个简单的实现是计算最近邻K的数值目标的平均值。...即用一条直线或者更复杂的曲线，将两个属性定义的平面分成区域，每个区域包含一个类的大部分对象，则可能基于这对指定的属性构造精确的分类器，如用于二分类的逻辑回归。...多元线性回归可视化 本节介绍用plotly可视化多元线性回归(MLR)的系数。 用一个或两个变量可视化回归是很简单的，因为可以分别用散点图和3D散点图来绘制它们。...实际点与预测点的比较图 这介绍了比较预测输出与实际输出的最简单方法，即以真实值为x轴，以预测值为y值，绘制二维散点图。从图中看，若理论最优拟合(黑色斜线)附近有大部分的散点则说明模型拟合效果很好。
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