python的plot画多张图,python plt.plot画图

　　大人物看了这里就能走了zgdds可以继续阅读。这篇文章只是【阴谋地】的入门水平

　　注意：本文使用了脱机版的神秘地。没有使用在线版，而是直接在路径上运行。

　　入门篇plotly安装"神秘地"部署"神秘地"模块示例1 `散点图`示例2 `条形图`示例3 `直方图`示例4 `表达式

　　plotly pip安装导入plotly模块重要的是。graph _ objectsasgoimportplotly。从#开始离线如何导入此脱机模式进口

　　用分散方式绘制折线图：

　　数据=PD。read _ CSV(r c:(users)管理员)桌面(数据(新西兰天气.CSV ) ) print ) data.heata name=奥克兰]#名称是各行的名称第2行=开始。scatter(y=data[ Wellington ]，x=data[ data]line 2])fig . xaxis _ title= DATE ，用于定义生成的情节的标题，#x坐标名称yaxis_title=天气 #定义y坐标名称（图)的使用数据：日期奥克兰基督教堂敦丁汉密尔顿惠灵顿02000-01115 .447 .2174 .896 .22000 00-04106 .858 .250129 .642000-05128 .262 .0 -98 .278 .2

　　示例2栏通过酒吧绘制条形图：

　　因为有很多#酒吧#数据，所以将一年的数据作为样本，以data_2010=data[(数据) (日期)(2010-01)数据)]2011-01)text=data _ 2010[奥克兰]、textposition=外、name=奥克兰] # baand x=data _ 2010 [日期] textposition=外，name=惠灵顿)姓名与上述分散一样，为fig=go.figure([bar1，bar2] ) fig.update _ update

　　注解图：

　　示例3直方图直方图计算一列中数据的次数。

　　#直方图hist 1=go。直方图(x=数据(奥克兰)、xbins)、(大小):10)、name=(奥克兰) )、xbins=统计数据

　　e([hist1，hist 2])图更新布局(title=新西兰天气，xaxis_title=天气，yaxis_title=计数，bargap=0.1，#是柱与柱之间存在空隙（图)

　　示例四快递快递是一种更方便的制作图表的方法：

　　导入表达

　　将plotly.express导入为像素使用表达来完成示例一的方法：#剧情ly。快递进口剧情ly。表示为px数据=PD。read _ CSV(r c:\ Users \ Administrator \ Desktop \ data \ iris。CSV’)fig=px。散点图(data，x=SepalLength ，y=SepalWidth ，color=Name ，)(图)使用的数据：鸢尾花数据集分离长度分离宽度花瓣名称0 5.1 3.5 1.4 0.2鸢尾属植物1 4.9 3.0 1.4 0.2鸢尾属植物2 4.7 3.2 1.3 0.2鸢尾属植物3 4.6 3.1 1.5 0.2鸢尾属植物4 5.0 3.6 1.4 0.2鸢尾属植物

　　示例5饼图通过表达方法生成饼图：

　　数据=PD。read _ CSV(r c:\ Users \ Administrator \ Desktop \ data \ pie-charts-with-excel。CSV’)打印(数据。head())fig=px。pie(data，names=data[Label]，values=data[Values]，title=pie-charts-with-excel ，)of.plot(图使用数据：未命名：0标签值0 ZDS .腹膜后纤维化财政年度701 1。JV 202 2 ACC .安奈斯街173 3号第764 4号LC EIK .JE 99

　　示例6 3D普通方法生成3D绘图# 3D数据1=PD。read _ CSV(r c:\ Users \ Administrator \ Desktop \ data \ 3D-line 1。CSV )# print(data1。head())line 1=go .Scatter3d(x=data1[x]，y=data1[y]，z=data1[z]，mode=markers ，marker={size: 3， color: data1[color]})fig4=go .曲线图（图4)的图（第一行)表示方法生成3D plot fig5=px.scatter_3d(data1，x=x ，y=y ，z=z ，color=color)of.plot(fig5)使用数据：x y z颜色0 100.00000000 0.613222 0.734706 01 99.238875 0.5898852 0.781320 02 99.55999607 08 0.59997 43 0.76256 566 03 97.93149 25 0.8549 9888

　　示例七密度地图框生成地图数据：

　　数据=PD。read _ CSV(r c:\ Users \ Administrator \ Desktop \ data \ shorts。CSV )# print(数据。head())my _ map=go .Densitymapbox(lat=data[纬度]，lon=data[经度]，z=数据[星等]，radius=4)fig=go .fig(my _ map)fig . update _ layout(map box _ style= open-street-map )#必须有这个地图参数#可以使用的免费地图："开放街道地图“阳性”、“暗色”、“雄蕊地形”、“雄蕊调色剂”或“雄蕊——水彩"使用数据：日期经度纬度经度1965年01月02日19.246 145.616 1965年01月04日6.01 1.863 127.352 1965年01月05日5.82 20.579-173.972 1965年01月08日6.23 59.076-23.557 1965年01月09日5.84

　　plotly官方文档：https://plotly.com/python/

　　结束语：

　　1.所有的数据都可以在plotly官方的开源代码库上找到。

　　2.如果我有什么讲得不好的地方欢迎大佬指点评论

　　3.原文链接https://博客。csdn。net/weixin _ 43347550/文章/详情/106163458

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