9k)Pywebio是國人編寫的優秀的python資料視覺化工具庫,支援多個常用的圖表庫,其中包括Plotly,相對Streamlit執行速度快很多,也能更好地支援頁面佈局
使用Plotly建立具有平均趨勢線的折線圖讓我們首先生成一些示例資料
iplot( x=’read_time‘, y=’read_ratio‘,# 定義類別變數categories=’publication‘,xTitle=’ReadTime‘,yTitle=’Reading Percent‘, title=
Carpet(a=None, a0=None, aaxis=None, asrc=None,b=None, b0=None, baxis=None, bsrc=None,carpet=None, cheaterslope=None, col
ly/~weldon2010/4# 純屬學習,並未看出“角度”範圍擴大對影象識別的影響,大部分時候60s內能搞定,說明優圖還是很強悍的,識別速度也非常快’‘’runtime_list_x = []runtime_list_y = []nn
文件和網站獲獎者:Plotly Express、Altair、Seaborn、Matplotlib所有這些庫的文件都很好
8)data = [trace_high,trace_low]layout = dict(title=‘Time Series with Rangeslider’,xaxis=dict(rangeselector=dict(buttons=
0 # 已安裝conda具體地圖可能需要參考更詳細的資訊說明,比如美國國家地圖Chart Studio正如前面所說,這是一個支援plotly的雲端可選包:conda install -c plotly chart-studio=1
plotly作為強大的互動式視覺化包,當然也有這個功能,並且點選父級可以僅展示該父級及其子級,方便使用者探索各級的比例以及父級的子級佔該父級的比例(以下例子均來自官網):library(plotly)fig #定義所有級別各類的標籤labe
8,xTitle=’Date‘,yTitle=’Word Count‘,title=’Total Word Count by Month‘)對於由第三個分類變數著色的雙變數散點圖,我們使用:#read_time代表文章所需閱讀時長,read
ly/~weldon2010/4# 純屬學習,並未看出“角度”範圍擴大對影象識別的影響,大部分時候60s內能搞定,說明優圖還是很強悍的,識別速度也非常快’‘’runtime_list_x = []runtime_list_y = []nn