python plotly画柱状图代码实例

下面是详细的“Python Plotly画柱状图代码实例”的攻略:

准备工作

在开始画图之前,我们需要确保准备好了以下两项工作:

  • 安装plotly库:我们可以使用pip install plotly进行安装,如果你使用的是Jupyter Notebook,还需要使用jupyter labextension install @jupyterlab/plotly-extension进行扩展安装,确保可以在线显示图形
  • 选择数据集:柱状图的展现需要一定的数据支撑,我们可以使用样例数据,或自定义数据进行实验

代码实例1

下面是一个制作简单柱状图的示例,它展示的是2021年一周内,销售量前五的产品的对比。

import plotly.graph_objs as go

data = [
    go.Bar(
        x=['苹果', '华为', '小米', 'vivo', 'OPPO'],
        y=[256, 197, 178, 156, 142],
    )
]
layout = go.Layout(
    title='销售量前五的产品',
    xaxis=dict(title='产品名称'),
    yaxis=dict(title='销售量'),
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()

这段代码使用了plotly.graph_objs作为图形对象的构造工具,创建了一组柱状图形数据。将x轴的类目设置为苹果、华为、小米、vivo和OPPO,y轴数据设置为销售量,即以下表格:

产品名称 销售量
苹果 256
华为 197
小米 178
vivo 156
OPPO 142

图形布局部分定义了图形的标题和轴标签,以及布局格式的设置。最后使用Figure对象将数据和布局打包后展示。

代码实例2

下面是一个制作堆叠柱状图的示例,它展示了计算机科学、数学和物理三个学科2019年和2020年的分数对比。

import plotly.graph_objs as go

x_data = ['计算机科学', '数学', '物理']
y2019 = [90, 80, 70]
y2020 = [95, 85, 75]

trace1 = go.Bar(
    x=x_data,
    y=y2019,
    name='2019',
)
trace2 = go.Bar(
    x=x_data,
    y=y2020,
    name='2020',
)

data = [trace1, trace2]

layout = go.Layout(
    title='各学科年度分数对比',
    xaxis=dict(title='学科'),
    yaxis=dict(title='分数'),
    barmode='group',
)

fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()

这段代码使用了plotly.graph_objs作为图形对象的构造工具,创建了两组柱状图形数据,y2019和y2020。

图形数据部分,将x轴的标签设置为学科,即计算机科学、数学、物理,将y轴数据设置为分数,即90、80、70表示计算机科学学科在2019年的分数。同样的,y2020也设置了相同的数据含义。

图形布局部分定义了图形的标题和轴标签,以及堆叠柱状图的展示模式:barmode='group'即为分组展示。

最后使用Figure对象将数据和布局打包后展示。

以上就是Python Plotly画柱状图代码实例的攻略。通过这些代码示例,希望读者可以更好地了解如何使用Plotly绘制图形,以及如何使用柱状图来呈现数据。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:python plotly画柱状图代码实例 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年6月13日
下一篇 2023年6月13日

相关文章

  • 如何查找和删除Pandas数据框架中的重复列

    当我们使用Pandas进行数据分析时,数据集中可能会存在重复列。重复列是指数据框架中存在两列或更多列具有相同的列名和列数据,这可能会对后续的数据分析造成困扰,因此我们需要对数据框架进行检查,以查找和删除重复列。 以下是查找和删除Pandas数据框架中重复列的完整攻略: 1. 查找重复列 可以使用duplicated()函数来查找数据框架中重复的列。该函数将数…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 导出Pandas数据框架到JSON文件

    以下是导出Pandas数据框架到JSON文件的完整攻略,过程中有实例说明。 1. 安装 Pandas 和 Python JSON 模块 在进行数据框架的导出之前需要确保 Pandas 和 Python JSON 模块已经被正确安装。如果已经安装可以跳过此步骤。 在命令行中执行以下命令: pip install pandas pip install json …

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Pandas中Apply函数加速百倍的技巧分享

    下面我将为您详细讲解“Pandas中Apply函数加速百倍的技巧分享”的完整攻略。 初识Pandas Apply Pandas中的apply()函数是一个非常实用的函数,它可用于在Pandas中的Series或DataFrame中执行一些函数操作。apply()函数有多种版本,包括apply(),applymap()和map()函数。其中,apply()函数…

    python 2023年5月14日
    00
  • pandas数据筛选和csv操作的实现方法

    下面是详细讲解“pandas数据筛选和csv操作的实现方法”的完整攻略。 一、pandas数据筛选 Pandas是一个强大的数据分析和处理库,其中有很多用于数据筛选的方法。 1. 根据某一列的条件筛选 使用 .loc 方法,可以通过某一列的条件进行数据筛选。例如,以下代码会选出某一列数据值大于5的所有行: import pandas as pd # 读取数据…

    python 2023年6月13日
    00
  • 基于Python的Houdini插件开发过程详情

    基于Python的Houdini插件开发过程详情 什么是Houdini Houdini是一款由加拿大SideFX公司开发的3D计算机图形软件,有着强大的节点图和编程能力,被广泛应用于影视制作、游戏开发、建筑设计等领域。 Houdini插件开发 Houdini支持使用Python编写插件,开发插件可以让用户快速自定义工具,并且可以将自定义工具分享到Houdin…

    python 2023年6月13日
    00
  • 从给定的Pandas系列中过滤出至少包含两个元音的单词

    要从给定的Pandas系列中过滤出至少包含两个元音的单词,可以采用以下步骤: 导入 Pandas 库,并创建一个 Pandas 系列,例如: “` import pandas as pd s = pd.Series([‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’, ‘date’, ‘eggplant’]) print(s) “` 输出结果为: …

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • python使用pandas实现筛选功能方式

    下面就是一份Python使用Pandas实现筛选功能的攻略: 1. Pandas 介绍 Pandas是一个开源的数据分析工具包,支持数据预处理、数据重组、数据分析、数据可视化、数据挖掘等一系列数据分析相关的操作。在数据分析领域,Pandas的应用非常广泛。同时,Pandas也支持读取和处理多种格式的数据,包括CSV、Excel、SQL等文件格式。 2. Pa…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python缺失值处理方法

    下面我会详细讲解Python的缺失值处理方法,并附上两条示例说明。 什么是缺失值? 缺失值是数据分析中很常见的问题,缺失值意味着某个数据点的值没有在数据集中出现,或者该数据点中存在空值或NaN。 在Python中,通常使用numpy和pandas库对缺失值进行处理。 缺失值处理方法 以下是Python中常用的缺失值处理方法: 删除数据 最简单的方法是删除包含…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部