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在 Plotly-Python 中使用 graph_objects 类的三维散点图
在 Plotly-Python 中使用 graph_objects 类的三维散点图
原文:https://www . geeksforgeeks . org/3d-散点图-使用-graph _ objects-class-in-plotly-python/
Plotly 是一个 Python 库,用来设计图形,尤其是交互图形。它可以绘制各种图形和图表,如直方图、条形图、箱线图、展开图等。它主要用于数据分析以及财务分析。plotly 是一个交互式可视化库。
使用图形对象类的散点图
如果一个情节性的表达不能提供一个很好的起点,那么可以使用 go。plotly.graph_objects 中的散点 3D 类。散点图是那些图表,其中数据点以水平和垂直轴表示,以显示一个变量如何影响另一个变量。属性的模式决定数据点的外观。
语法: plotly.graph_objects。散点 3d(arg =无,connectgaps =无,customdata =无,customdatasrc =无,error _ x =无,error _ y =无,error _ z =无,气垫信息=无,气垫信息 src =无,气垫标签=无,气垫模板=无,气垫模板 src =无,气垫文本=无,气垫文本 src =无,id =无,idssrc =无,legendgroup =无,线条=无,标记=无,元=无,metasrc =无,模式=无,名称=无,不透明度=无
参数:
x–设置 x 坐标。
y–设置 y 坐标。
z–设置 z 坐标。
模式–确定该散射轨迹的绘制模式。
例 1:
Python 3
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
df = px.data.tips()
fig = go.Figure(data =[go.Scatter3d(x = df['total_bill'],
y = df['time'],
z = df['tip'],
mode ='markers')])
fig.show()
输出:
例 2:
Python 3
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
df = px.data.iris()
fig = go.Figure(data =[go.Scatter3d(x = df['sepal_width'],
y = df['sepal_length'],
z = df['petal_length'],
mode ='markers')])
fig.show()
输出:
使用颜色缩放和标记样式呈现三维散点图
通俗地说,颜色缩放和标记样式是更有效地表示数据的一种方式,它使数据更容易理解。
例 1:
Python 3
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
df = px.data.iris()
fig = go.Figure(data =[go.Scatter3d(x = df['sepal_width'],
y = df['sepal_length'],
z = df['petal_length'],
mode ='markers',
marker = dict(
size = 12,
color = df['petal_width'],
colorscale ='Viridis',
opacity = 0.8
)
)])
fig.show()
输出:
例 2:
Python 3
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
df = px.data.tips()
fig = go.Figure(data =[go.Scatter3d(x = df['total_bill'],
y = df['time'],
z = df['day'],
mode ='markers',
marker = dict(
color = df['tip'],
colorscale ='Viridis',
opacity = 0.5
)
)])
fig.show()
输出:
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