python可视化入门 plotly

高级可视化神器Plotly玩转散点图 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,折线图可以说是散点图的一种极限情况。 导入库 import pandas as pd import n 阅读详情

安装 plotly

pip install plotly

导入plotly模块

import plotly.graph_objects as go 
import plotly.offline as of   # 这个为离线模式的导入方法
import pandas as pd #使用pandas处理csv数据

example1 Scatter

通过Scatter方法画折线图:

data = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\data\nz_weather.csv')
print(data.head()) #显示5条数据
# Scatter
line1 = go.Scatter(y=data['Auckland'], x=data['DATE'], name='Auckland')   # name定义每条线的名称
line2 = go.Scatter(y=data['Wellington'], x=data['DATE'], name='Wellington')
fig = go.Figure([line1, line2])
fig.update_layout(
    title = 'New Zealand Weather', #定义生成的plot 的标题
    xaxis_title = 'DATE',  #定义x坐标名称
    yaxis_title = 'Weather'  #定义y坐标名称
)
of.plot(fig)

使用数据:
      DATE  Auckland  Christchurch Dunedin Hamilton  Wellington
0  2000-01     115.4          47.2   174.8     96.2        91.8
1  2000-02       8.4          25.2      41      8.2        35.2
2  2000-03      57.2          60.8    74.2     33.8        53.4
3  2000-04     106.8          58.2      50    129.6       109.8
4  2000-05     128.2        &
Python使用matplotlib绘制3D散点图 通过ax.scatter3D()来使用Matplotlib的mplot3d工具包,创建一个3D散点图 示例1: # Import libraries from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Creating dataset z = np.random.randint(100, size=(300)) x = np.random.randint(80, size=(300 阅读详情

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编程老袁
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