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。...，而柱状图基本上算是单变量分布分析时必备的图表之一（虽然它还有一些不足）。...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...我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。 （用一张图表显示一下用 Python 绘图的愉悦程度随着时间变化。
今天就带你深入体验易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！）...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”。...单变量分布：柱状图和箱形图 单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法，而柱状图基本上算是单变量分布分析时必备的图表之一（虽然它还有一些不足）。...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...我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。 ? （用一张图表显示一下用 Python 绘图的愉悦程度随着时间变化。
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。...▲使用Plotly制作的样例 01 Plotly简介 Plotly Python包(https://plot.ly/python/)是一个基于plotly.js(https://plot.ly/javascript...▲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...我们可以使用log轴（指定为绘图布局）（参见Plotly文档-中的布局细节-https://plot.ly/python/reference/）以及数值变量来调整气泡，让图表更复杂一点： tds.iplot...但是使用plotly库时，可以为制作一张好图而愉悦！ ?
而 Plotly 交互性更好。 更进一步，如果想让用户可以点击选择交易日期，查看该日期对应的榜单图，这就可以通过一个响应式 web 应用程序来实现。...Dash 是一个基于 python 的交互式可视化 web 应用框架，matplotlib 和 Plotly 都可与 Dash 框架结合使用。 Matplotlib 大家比较熟悉。...数据的格式如下，header 是日期为第一列，第3列往后为期货公司名字。表格中的负数是上面图中蓝色的空仓，正数是红色的多仓。...绘图时，从表格中取出某一日期的一行记录，将持仓数目排序，把对应的数据存入列表中，之后进行画图。 首先对数据进行清洗和处理， pandas读取数据，这里需要去除 000905_SH 列，以及删除全0行。...shapes不是轨迹，只是layout中的一部分，所以不能添加legend，而上面的散点scatter虽是轨迹，但是mode =markers+text 使得legend中多出了text文字，如下图，
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。...使用Plotly制作的样例 Plotly简介 Plotly Python包(https://plot.ly/python/)是一个基于plotly.js(https://plot.ly/javascript...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！...我们可以使用log轴（指定为绘图布局）（参见Plotly文档-中的布局细节-https://plot.ly/python/reference/）以及数值变量来调整气泡，让图表更复杂一点： tds.iplot...但是使用plotly库时，可以为制作一张好图而愉悦！ ?
请求的数据预览 2. 数据预处理 由于绘制热力图x轴是日期(1-31)，y轴是年月。因此我们需要对原数据进行宽表转化和一些简单的预处理。 注意：处理过程详情代码注释说明。...df.time = pd.to_datetime(df.time) # 新增年月字段，内容为 x年x月，如2021年3月，为字符串格式 df['年月'] = df.time.apply(lambda...') # 转化后部分月份不存在部分日期默认为nan值，需要转化为数字格式 float（无法转化为int） data = data.astype('float') # 按照 索引年月倒序排序 data.sort_index...效果 3.2. plotly的热力图绘制 对于plotly来说，plotly.express可以直接将满足条件格式的dataframe数据用px.imshow()绘制，不过试了很久暂时没学会怎么方便的将数值显示在热力图上...python可视化 | 小波分析——海温数据的时频域分解 2021-03-17 ?
疫情的数据来源于开源项目 Akshare，由于使用该项目获取数据时，有时不太稳定，可能会遇到连接失败的情况，所以，这里我提供了保存好的数据供大家使用。...准备工作 照例，还是先介绍下我运行的环境 Mac 系统 Anaconda（Python 3.7） Jupyter Notebook 本次使用到的 Python 库包括 akshare, pandas,...，有些数据格式需要加以调整，对于日期，我们这里会组织两列数据，一列是时间格式的日期（ ['date']），一列是字符串格式的日期 ( ['dates'])。...这样设置的原因，是因为我们后续分别需要用到这两种格式的日期。...df_all = df_all_history # 将字符串格式的日期 另保存为一列 df_all['dates'] = df_all_history['date'] # 将字符串格式的日期转换为
Python的一个高级可视化库plotly_express是目前使用和见识过最棒的可视化库，通过这篇文章来入门这个可视化神器。 这篇文章可能不仅仅是入门? ?...如果不加notched参数，则连接处则会是矩形，而不是锥形 ?...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...若使用plotly_express.colors.diverging色标作为color_continuous_scale的如参时，建议设置此值； symbol_sequence：定义plotly.js符号的字符串列表...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
默认的面积曲线图 在 Plotly 中，可以使用 plotly express 的 area 图来绘制面积曲线图。...蜡烛图通过使用烛台式的符号来显示多种价格信息，例如开盘价、收盘价、最高价和最低价，每个代表单一时间段（每分钟、每小时、每天或每月）的交易活动。...每个烛台符号沿着 X 轴上的时间刻度绘制，显示随着时间推移的交易活动。 蜡烛图的示意图如下： ? 默认的蜡烛图 在 Plotly 中，可以使用 candlestick 图来绘制蜡烛图。...，字符串格式为 %Y-%m-%d，比如 "2021-01-01" 。...默认的OHLC图 在 Plotly 中，可以使用 ohlc 图来绘制蜡烛图。
使用 Python可视化神器 Plotly 动态演示全球疫情变化趋势 数据来源 疫情的数据来源于开源项目 Akshare。...准备工作 运行环境： Windows 10系统 Anaconda（Python 3.7） Jupyter Notebook 本次使用到的Python库： akshare, pandas, plotly...是离线使用plotly，不需注册账号即可使用，但是功能没有在线模式全，下面简单的介绍一下两种模式： plotly的两种模式 离线模式：没有数量限制，图片都在本地。...提取数据 从上面获取的数据，有些数据格式需要加以调整，对于日期，我们这里会组织两列数据，一列是时间格式的日期（ ['date']），一列是字符串格式的日期 ( ['dates'])。...df_all = df_all_history # 将字符串格式的日期 另保存为一列 df_all['dates'] = df_all_history['date'] # 将字符串格式的日期转换为
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...当参数color指定的列不是数值数据时，该参数用于将特定颜色分配给，与特定值对应的标记，color_discrete_map中的键为color表示的列值。...若使用plotly_express.colors.diverging色标作为color_continuous_scale的如参时，建议设置此值； symbol_sequence：定义plotly.js符号的字符串列表...使用size参数时，设置最大标记的大小； marginal_x：字符串，取值：rug(细条)、box(箱图)、violin(小提琴图)、histogram(直方图)。...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
最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在你的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将你的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab...对于Plotly 生态系统，这意味着一旦你使用 Plotly Express 创建了一个图形，你就可以使用Themes，使用 FigureWidgets 进行命令性编辑，使用 Orca 将其导出为几乎任何文件格式....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： ?...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...我们还花了很多精力来提出简短而富有表现力的名称，这些名称很好地映射到底层的 Plotly.py 属性，以便于在工作流程中稍后调整到交互的图表中。
翻译：陈妍君 吴怡雯 校对：田晋阳 图表是一种美观而强大的工具，可以帮助我们探索和诠释这个世界。数百年来，人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。...我们也可以做一个更为准确的复刻。中间的分界线代表莫斯科。蓝色的线表示温度随右侧Y轴的变化。底部的X轴则表示日期和距离。我们也可以使用一个自定义的日期格式。拖动鼠标会看到数据。D3.js带来这种交互性。...当向国会展示她的研究成果时，南丁格尔使用区块来解释克里米亚战争。她的区块显示了在1854到1856年间克里米亚战争中人们死亡的原因。 ?...这样的问题在极坐标图中同样存在。为了大家更好的理解，我们在Plotly中用python将她的图表录入，然后使用堆积柱状图来解决比较问题。 ? ◆ ◆ ◆ 4. 地球 地图应该是最早形式的图表。...获取更多信息，可查看我们基于python创建图表的教程或者网页版教程，Plotly也能进行流式数据处理。 ? ◆ ◆ ◆ 6.
最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab...对于Plotly 生态系统，这意味着一旦您使用 Plotly Express 创建了一个图形，您就可以使用Themes，使用 FigureWidgets 进行命令性编辑，使用 Orca 将其导出为几乎任何文件格式....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： ?...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...我们还花了很多精力来提出简短而富有表现力的名称，这些名称很好地映射到底层的 Plotly.py 属性，以便于在工作流程中稍后调整到交互的图表中。
最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab...对于Plotly 生态系统，这意味着一旦您使用 Plotly Express 创建了一个图形，您就可以使用Themes，使用 FigureWidgets 进行命令性编辑，使用 Orca 将其导出为几乎任何文件格式....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...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...我们还花了很多精力来提出简短而富有表现力的名称，这些名称很好地映射到底层的 Plotly.py 属性，以便于在工作流程中稍后调整到交互的图表中。
2 ggplot(2) ggplot是最流行的R可视化软件包。这不是一个Python包评审吗?你可能会问。开发人员用Python实现了ggplot2，复制了从美学到语法的所有内容。...第9-14行中的Bokeh代码创建了一个优雅的、专业的响应计数直方图，具有合理的字体大小、y标记和格式。我编写的大部分代码用于标记坐标轴和标题，以及给条形图添加颜色和边框。...4 Plotly Plotly是非常强大的，但设置和创建的数字需要很多时间，都不是直观的。在花了大半个上午埋头苦干之后，我去吃午饭，几乎什么也没看到。...，而不展示一些代码和我能够完成的工作，以及那些更有能力使用这个包的人所完成的工作，这对我来说是不公平的： #plot 1 - barplot # **note** - the layout lines...由于图片对象非常简单，所以它是一个相对简单的包。使用Pygal非常简单: 实例化你的图片 使用图形对象的属性格式化 使用figure.
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