plotly绘图——填充区域图

最新推荐文章于 2024-04-01 19:47:07 发布

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分类专栏： plotly 文章标签： plotly javascript android

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ddDocs/article/details/137087530

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本文介绍了如何使用Plotly的PlotlyExpress库在Python中创建填充区域图，包括基础填充图、图案填充和渐变填充的示例，以及相应的代码解释。通过gapminder数据集展示国家经济发展，利用medals_long数据集展示各国奥运奖牌分布，并演示了如何应用渐变效果增强视觉效果。

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介绍

plotly是一个易于使用，功能强大的python绘图库，用于构建可交互式的图表（可以自行运行后使用鼠标拖拽图片试试），本系列文章将介绍plotly绘制各种类型图的方法，本文将介绍——填充区域图

df = px.data.gapminder()：这行代码从Plotly Express库中加载了一个内置的Gapminder数据集，并将其存储在变量df中。Gapminder数据集包含了多个国家从1952年到2007年间的经济发展指标，如人均GDP、人口数量等。
fig = px.area(…)：这行代码调用了Plotly Express库中的area函数，用于创建一个面积图，并将结果存储在变量fig中。面积图是一种常用的图表类型，用于展示数据随时间的变化趋势，并且可以通过颜色填充来区分不同的数据系列。
x=“year”：这个参数指定了面积图的横轴变量，即年份。这将根据每个年份的数据在横轴上展示人口的变化。
y=“pop”：这个参数指定了面积图的纵轴变量，即人口数量。这将根据每个国家的人口数量在纵轴上展示数据的变化。
color=“continent”：这个参数指定了不同面积系列的颜色变量，即根据每个国家的所属大陆来为面积系列上色。这样可以在图表中直观地区分不同大陆的人口变化趋势。
line_group=“country”：这个参数指定了面积图的分组变量，即根据每个国家的名称来分组。这意味着每个国家的人口变化将被绘制为一个单独的面积层，并且每个面积层将根据color参数指定的大陆颜色进行填充。

import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()
fig = px.area(df, x="year", y="pop", color="continent", line_group="country")
fig.show(