plotly绘图（简单使用）

图表绘制指南：从折线图到地图
最新推荐文章于 2025-03-24 07:02:45 发布
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该文详细介绍了如何一步步实现各种图表的绘制，包括折线图、柱状图和散点图的基础应用，以及使用express进行数据可视化，特别提到了散点图、饼图、圆环图、旭日图和地图等复杂图表的绘制方法。
用Python 绘制多个同心圆 （Python经典编程案例）
数据知道的博客
07-17 4万+
绘制多个同心圆是 Python 编程中的一个经典案例，可以通过 matplotlib 库来实现。matplotlib 是一个强大的绘图库，支持绘制各种图形，包括圆形。
Plotly高级图形的绘制
weixin_45638146的博客
03-30 1328
目录Plotly高级图形绘制时间序列时间序列基本案例时间序列(具有时间约束范围)存在滑动选择控件的时间序列图制作表格入门案例给表格添加超链接使用Pandas读取csv文件数据制作表格设置图表中文本的颜色与大小表格与图一起展示多图表多个坐标轴双坐标轴多子图双子图多子图分割视图区间 Plotly高级图形绘制 时间序列 时间序列基本案例 import plotly as py import plotly.graph_objs as go from datetime import datetime # ----
Python绘图库Plotly用超简单代码实现丰富的数据可视化图表
2301_80239908的博客
11-21 1616
数据分析离不开数据可视化。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、直方图等等今天给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行）代码，绘制出更棒的图表。
pb graph鼠标移上显示数据_Plotly数据可视化：离线版、微软vscode版的Python的基本作图...
weixin_40003780的博客
11-25 448
1 介绍：=====1.1 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。1.2 Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息。1.3 具有多种语言python、javascript、matlab、R、Jupyter、Excel等的API接口。1.4 Plotly有在线和离线两种模式。1.5 优点：1.5.1...
使用plotly dash 画3d圆柱（Python）
Sophiahaha的博客
01-29 1196
2 拼上下底面：以上下底面圆心为中心，上一步计算出来的“圆柱底边 num_points 个点”做边画三角形。3 拼侧面：以上一步计算出来的 上下“圆柱底边 各num_points 个点”做边画三角形。1 画上下底面的边线：因为只能画直线，所以只能用n边形代替圆（我感觉30-50就足够了）我想用它画出圆柱，但是。
Plotly : 超好用的Python可视化工具
sgzqc的专栏
04-13 3202
python 数据可视化库
python Plotly绘图工具的简单使用
09-17
首先，Plotly提供了两个主要的绘图模块：`graph_objs` 和 `expression`。`graph_objs` 类似于matplotlib，虽然在数据组织上可能更为复杂，但提供的图表样式和交互性更强。而`expression`则类似于seaborn，简化了数据...
详解Python使用Plotly绘图工具，绘制甘特图
09-19
### 详解Python使用Plotly绘图工具，绘制甘特图 #### 一、前言 在项目管理和时间规划中，甘特图是一种非常实用的工具，它能够清晰地展示任务的进度、持续时间以及各任务之间的关系。对于项目经理、团队领导或是任何...
python使用Plotly绘图工具绘制水平条形图
09-19
在Plotly中，我们可以使用`go.Bar`类来创建条形图对象。关键在于设置`orientation`参数为 `'h'`，这意味着条形将沿水平方向排列。以下是一个基本的示例： ```python import plotly as py import plotly.graph_objs ...
python使用Plotly绘图工具绘制散点图、线形图
01-20
使用Python3.6 + Plotly Plotly版本2.0.0 在开始之前先说说，还需要安装库Numpy，安装方法在我的另一篇博客中有写到：python3.6下Numpy库下载与安装图文教程 因为Plotly没有自己独立的线性图形函数，所以把线性图形...
『Plotly实战指南』--柱状图绘制高级篇
weixin_55010563的博客
03-24 812
fig.add_trace(go.Bar(x=categories, y=group1, name='组1', marker_color=colors[0]))fig.add_trace(go.Bar(x=categories, y=group2, name='组2', marker_color=colors[1]))fig.add_trace(go.Bar(x=categories, y=series1, name="系列1"))textposition="inside", # 设置标签位置为柱子内部。
R语言(五) Plotly绘图基本命令介绍
shine4869的博客
02-19 7758
目录
Python可视化 | Python可视化进阶必备 - plotly
weixin_72959097的博客
04-16 1673
数据分析离不开数据可视化。我们最常用的就是pandas，matplotlib，pyecharts当然还有Tableau，看到一篇文章介绍plotly制图后我也跃跃欲试，查看了相关资料开始尝试用它制图 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。而且还是支持在线编辑，以及多种语言python、javascript、matlab、R等许多API。它在python中使用也很简单，直接用pip install plotly就可以了。
使用 Plotly 创建交互式数据可视化
一键难忘的博客
08-18 6590
Plotly 是一个开源的 Python 库，用于创建高质量的静态、动态和交互式图表。它支持多种图表类型，如散点图、折线图、柱状图、饼图等，并且能够与 Jupyter Notebook 和 Dash 等工具集成。Plotly 提供了和两种主要的 API 用于创建图表。：简化的 API，适合快速创建常见图表。：功能更为强大和灵活，适用于复杂的自定义图表。Plotly 允许在图表中添加注释和标记，以便突出显示重要的数据点或区域。# 创建示例数据# 创建折线图。
手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)
简说Python的博客
03-14 3112
大家好，我是老表～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！第一部分：柱状图、条形图、折...
Plotly之饼图
qq_44767889的博客
02-29 5359
饼图简介 饼图显示一个数据系列 （数据系列：在图表中绘制的相关数据点，这些数据源自数据表的行或列。图表中的每个数据系列具有唯一的颜色或图案并且在图表的图例中表示。可以在图表中绘制一个或多个数据系列。饼图只有一个数据系列。）中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点 （数据点：在图表中绘制的单个值，这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示。相同颜色的数据标记...
plotly绘制简单图形<4>--饼形图
Andy_shenzl的博客
08-23 3283
plotly绘制简单图形&lt;1&gt;--散点图折线图 plotly绘制简单图形&lt;2&gt;--条形图 plotly绘制简单图形&lt;3&gt;--设置按钮 本次说一下饼形图： 目录 1、简单饼形图 2、设置修饰 3、甜圈图 1、简单饼形图 import plotly.plotly as py import plotly.graph_objs as go lab...
Python可视化 | Matplotlib绘制圆环图的两种方法！
sinat_32849897的博客
10-11 8898
人生苦短，快学Python！今天给大家介绍Python可视化之环形图的绘制。环形图，也被称为圆环图。它在功能上与饼图相同，只是中间有一个空白，并且能够同时支持多个统计数据。与标准饼图相比，...
数据可视化学习---plotly基本图形（二）之箱线图、饼图
weixin_44941795的博客
08-31 1747
箱线图 饼图 3.箱线图 import plotly.offline as of import plotly.graph_objs as go x0 = np.random.randn(50) x1 = np.random.randn(50) colors = ['#faee1c', '#f3558e'] trace0 = go.Box( x = x0, name = 'box1', ...
ｐｙｔｈｏｎ　使用plotｌy绘图并 保存
最新发布
08-27
<think>我们被要求使用Python的Plotly库绘制图表并保存。根据之前的引用，我们知道Plotly是一个强大的可视化库，支持多种图表类型和交互式功能。用户的需求是绘制图表并保存，因此我们需要提供如何创建图表以及如何保存为不同格式（如HTML、图片等）的方法。 根据引用[1]和[3]，Plotly可以绘制3D图形、线图、散点图等，并且是交互式的。保存图表通常有两种方式： 1. 保存为HTML文件，这样可以保留交互性。 2. 保存为静态图片（如PNG、JPEG等），但可能需要安装额外的依赖（如orca）。 我们将按照以下步骤进行： 1. 安装必要的库（如果尚未安装）。 2. 创建一个简单的图表（例如散点图）。 3. 展示如何保存为HTML文件。 4. 展示如何保存为静态图片。 注意：保存为静态图片可能需要安装orca（一个用于导出图像的应用程序），或者使用kaleido（一个更新的、无需安装orca的库）。根据Plotly官方文档，推荐使用kaleido，因为它更轻量且跨平台。 步骤： 1. 安装plotly和kaleido（用于静态图片导出）： pip install plotly pip install kaleido 2. 编写代码创建图表并保存。 示例：绘制一个简单的散点图并保存为HTML和PNG。 但是，用户没有指定具体的图表类型，所以我们用一个通用的散点图示例。 代码结构： - 导入plotly.express - 创建数据（或使用示例数据） - 创建图表对象 - 保存为HTML - 保存为PNG 由于用户要求保存图表，我们将重点放在保存步骤上。 参考引用[2]中提到了多种图表类型，但这里我们以散点图为例。 注意：如果用户没有指定具体图表，我们提供通用方法，适用于大多数图表类型。</think>### 使用Python Plotly绘制图表并保存的方法 Plotly是一个强大的交互式可视化库，支持多种图表类型和导出格式。以下是完整的操作指南： #### 1. **基础绘图与保存** ```python import plotly.express as px # 创建散点图 fig = px.scatter(x=[1,2,3,4], y=[10,11,12,13], title="示例散点图") # 保存为HTML（保留交互性） fig.write_html("plot.html") # 完整交互式页面 # 保存为静态图片（PNG/JPEG等） fig.write_image("plot.png") # 需安装kaleido或orca ``` #### 2. **保存静态图片的依赖安装** ```bash pip install kaleido # 推荐轻量级方案 # 或 pip install plotly-orca # 传统方案 ``` #### 3. **高级保存选项** ```python # 控制图片尺寸和质量 fig.write_image("high_res.png", width=1200, height=800, scale=2) # 保存为PDF/SVG矢量图 fig.write_image("plot.pdf") # 适合学术出版 fig.write_image("plot.svg") # 可编辑矢量格式 # 保存特定图表区域 fig.write_image("crop.png", engine="kaleido", clip=True) ``` #### 4. **3D图表保存示例** ```python import plotly.graph_objects as go import numpy as np # 创建3D曲面图 x = np.linspace(-5,5,100) y = np.linspace(-5,5,100) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2)) fig = go.Figure(data=[go.Surface(z=Z)]) # 保存交互式3D模型 fig.write_html("3d_plot.html") # 支持旋转缩放[^1] ``` #### 5. **批量导出技巧** ```python # 批量生成并保存多个图表 charts = [bar_chart, line_chart, pie_chart] for i, chart in enumerate(charts): chart.write_image(f"chart_{i}.png") chart.write_html(f"chart_{i}.html") ``` > **注意事项**： > 1. 静态图片导出需安装`kaleido`（推荐）或`orca` > 2. 默认分辨率150dpi，可通过`scale`参数提高（如`scale=3`对应450dpi） > 3. HTML文件包含完整交互功能，适合网页嵌入 > 4. 矢量格式（PDF/SVG）适合印刷出版场景[^3] [^1]: Python和Plotly绘制3D图形：详细指南与案例 [^2]: Python使用plotly绘制数据图表的方法 [^3]: 在Python中使用Plotly绘制图表
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