plotly可以制作交互式图表,直接上代码:
import plotly.offline as py from plotly.graph_objs import Scatter, Layout import plotly.graph_objs as go py.init_notebook_mode(connected=True) import pandas as pd import numpy as np
In [412]:
#读取数据 df=pd.read_csv('seaborn.csv',sep=',',encoding='utf-8',index_col=0) #展示数据 df.head() Out[412]:
In [413]:
#plotly折线图,trace就代表折现的条数 trace1=go.Scatter(x=df['Attack'],y=df['Defense']) trace1=go.Scatter(x=[1,2,3,4,5],y=[2,1,3,5,2]) trace2=go.Scatter(x=[1,2,3,4,5],y=[2,1,4,6,7]) py.iplot([trace1,trace2])
#填充区域 trace1=go.Scatter(x=[1,2,3,4,5],y=[2,1,3,5,2],fill="tonexty",fillcolor="#FF0") py.iplot([trace1])
# 散点图 trace1=go.Scatter(x=[1,2,3,4,5],y=[2,1,3,5,2],mode='markers') trace1=go.Scatter(x=df['Attack'],y=df['Defense'],mode='markers') py.iplot([trace1],filename='basic-scatter')
#气泡图 x=df['Attack'] y=df['Defense'] colors = np.random.rand(len(x))#set color equal to a variable sz =df['Defense'] fig = go.Figure() fig.add_scatter(x=x,y=y,mode='markers',marker={'size': sz,'color': colors,'opacity': 0.7,'colorscale': 'Viridis','showscale': True}) py.iplot(fig)
#bar 柱状图 df1=df[['Name','Defense']].sort_values(['Defense'],ascending=[0]) data = [go.Bar(x=df1['Name'],y=df1['Defense'])] py.iplot(data, filename='jupyter-basic_bar')
#组合bar group trace1 = go.Bar(x=['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'],y=[20, 14, 23],name='SF Zoo') trace2 = go.Bar(x=['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'],y=[12, 18, 29],name='LA Zoo') data = [trace1, trace2] layout = go.Layout( barmode='group') fig = go.Figure(data=data, layout=layout) py.iplot(fig, filename='grouped-bar')
#组合bar gstack上下组合 trace1 = go.Bar(x=['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'],y=[20, 14, 23],name='SF Zoo') trace2 = go.Bar(x=['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'],y=[12, 18, 29],name='LA Zoo',text=[12, 18, 29],textposition = 'auto') data = [trace1, trace2] layout = go.Layout( barmode='stack') fig = go.Figure(data=data, layout=layout) py.iplot(fig, filename='grouped-bar')
#饼图 fig = { "data": [ { "values": df['Defense'][0:3], "labels": df['Name'][0:3], "domain": {"x": [0,1]}, "name": "GHG Emissions", "hoverinfo":"label+percent+name", "hole": .4, "type": "pie" } ], "layout": { "title":"Global Emissions 1990-2011", "annotations": [ { "font": {"size": 20}, "showarrow": False, "text": "GHG", "x": 0.5, "y": 0.5 } ] } } py.iplot(fig, filename='donut')
# Learn about API authentication here: https://plot.ly/pandas/getting-started # Find your api_key here: https://plot.ly/settings/api #雷达图 data = [ go.Scatterpolar( r = [39, 28, 8, 7, 28, 39], theta = ['A','B','C', 'D', 'E', 'A'], fill = 'toself', name = 'Group A' ), go.Scatterpolar( r = [1.5, 10, 39, 31, 15, 1.5], theta = ['A','B','C', 'D', 'E', 'A'], fill = 'toself', name = 'Group B' ) ] layout = go.Layout( polar = dict( radialaxis = dict( visible = True, range = [0, 50] ) ), showlegend = False ) fig = go.Figure(data=data, layout=layout) py.iplot(fig, filename = "radar/multiple")
#box 箱子图 df_box=df[['HP','Attack','Defense','Speed']] data = [] for col in df_box.columns: data.append(go.Box(y=df_box[col], name=col, showlegend=True ) ) #data.append( go.Scatter(x= df_box.columns, y=df.mean(), mode='lines', name='mean' ) ) py.iplot(data, filename='pandas-box-plot')
#箱子图加平均线 df_box=df[['HP','Attack','Defense','Speed']] data = [] for col in df_box.columns: data.append(go.Box(y=df_box[col], name=col, showlegend=True) ) data.append( go.Scatter(x= df_box.columns, y=df.mean(), mode='lines', name='mean' ) ) py.iplot(data, filename='pandas-box-plot')
#Basic Horizontal Bar Chart 条形图 plotly条形图 df_hb=df[['Name','Attack','Defense','Speed']][0:5].sort_values(['Attack'],ascending=[1]) data = [ go.Bar( y=df_hb['Name'], # assign x as the dataframe column 'x' x=df_hb['Attack'], orientation='h', text=df_hb['Attack'], textposition = 'auto' ) ] py.iplot(data, filename='pandas-horizontal-bar')
#直方图Histogram data = [go.Histogram(x=df['Attack'])] py.iplot(data, filename='basic histogram')
#distplot import plotly.figure_factory as ff hist_data =[df['Defense']] group_labels = ['distplot'] fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels) # Add title fig['layout'].update(title='Hist and Rug Plot',xaxis=dict(range=[0,200])) py.iplot(fig, filename='Basic Distplot')
# Add histogram data x1 = np.random.randn(200)-2 x2 = np.random.randn(200) x3 = np.random.randn(200)+2 x4 = np.random.randn(200)+4 # Group data together hist_data = [x1, x2, x3, x4] group_labels = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3', 'Group 4'] # Create distplot with custom bin_size fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels,) # Plot! py.iplot(fig, filename='Distplot with Multiple Datasets')
好了,以上就是我研究的plotly,欢迎朋友们评论,补充,一起学习!
以上这篇基于python plotly交互式图表大全就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
2024年10月06日
2024年10月06日
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]