用 Python 教你画花样图

简介: 在之前的一篇文章Python可视化神器-Plotly动画展示展现了可视化神器-Plotly的动画的基本应用,本文介绍如何在Python中使用 Plotly 创建地图并在地图上标相应的线。对于 Plotly的详解请参阅之前的文章。

地球仪加线

根据地球仪的区域显示在相应的位置图形上加上线条,完美的线性地球仪详细代码如下:

import plotly.express as px
df = px.data.gapminder().query("year == 2007")
fig = px.line_geo(df, locations="iso_alpha",
                  color="continent", # "continent" is one of the columns of gapminder
                  projection="orthographic")
fig.show()


显示结果为:**


4.jpg

地图上加线


绘画出相应的地图后添加经纬度,再根据经纬度绘画出相应的线条, 详细代码如下:


import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=go.Scattergeo(
    lat = [3.86, 53.55],
    lon = [73.66, 135.05],
    mode = 'lines',
    line = dict(width = 2, color = 'red'),
))
fig.update_layout(
    geo = dict(
        resolution = 50,
        showland = True,
        showlakes = True,
        landcolor = 'rgb(203, 203, 203)',
        countrycolor = 'rgb(204, 204, 204)',
        lakecolor = 'rgb(255, 255, 255)',
        projection_type = "equirectangular",
        coastlinewidth = 3,
        lataxis = dict(
            range = [20, 60],
            showgrid = True,
            dtick = 10
        ),
        lonaxis = dict(
            range = [-100, 20],
            showgrid = True,
            dtick = 20
        ),
    )
)
fig.show()


显示结果如下:

5.jpg

6.jpg

最后的福利-3D图鉴赏


最后加入一个3D图像鉴赏,制作图像详细代码如下:


# 导入包
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import numpy as np
N = 50
fig = make_subplots(rows=2, cols=2,
                    specs=[[{'is_3d': True}, {'is_3d': True}],
                           [{'is_3d': True}, {'is_3d': True}]],
                    print_grid=False)
for i in [1,2]:
    for j in [1,2]:
        fig.append_trace(
            go.Mesh3d(
                x=(50*np.random.randn(N)),
                y=(20*np.random.randn(N)),
                z=(40*np.random.randn(N)),
                opacity=0.5,
              ),
            row=i, col=j)
fig.update_layout(width=700, margin=dict(r=9, l=9, b=9, t=9))
# 将左上角子图中的比率固定为立方体
fig.update_layout(scene_aspectmode='cube')
# 手动强制z轴显示为其他两个的两倍大
fig.update_layout(scene2_aspectmode='manual',
                  scene2_aspectratio=dict(x=1, y=1, z=2))
# 绘制轴线与轴线范围的比例成比例
fig.update_layout(scene3_aspectmode='data')
# 使用“data”作为默认值自动生成比例良好的内容
fig.update_layout(scene4_aspectmode='auto')
#显示
fig.show()


显示结果如下:

11.jpg

总结

希望今天文章和实战对大家有所帮助,在以后的成神路上越来越顺利!

目录
相关文章
|
6月前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
python 盒装图纵坐标单位
【4月更文挑战第1天】
|
6月前
|
Python
针状图(python
针状图(python
51 0
|
6月前
|
数据可视化 Python
python数据可视化 - matplotlib专题:带数据标签的双batch的Bar图绘制示例
python数据可视化 - matplotlib专题:带数据标签的双batch的Bar图绘制示例
77 0
|
4月前
|
存储 程序员 Python
小白也能用的代码!1行Python,把PPT转成1张长图
大家好,我是程序员晚枫。今天介绍`python-office`库的新功能:仅用1行Python代码将PPT转为单张长图。
79 11
 小白也能用的代码!1行Python,把PPT转成1张长图
|
4月前
|
算法 Python
Python 大神修炼手册:图的深度优先&广度优先遍历,深入骨髓的解析
【7月更文挑战第12天】Python进阶必学:DFS和BFS图遍历算法。理解图概念,用邻接表建无向图,实现DFS和BFS。DFS适用于查找路径,BFS解决最短路径。通过实例代码加深理解,提升编程技能。
38 4
|
4月前
|
算法 Python
逆袭之路!用 Python 玩转图的 DFS 与 BFS,让数据结构难题无处遁形
【7月更文挑战第12天】图的遍历利器:DFS 和 BFS。Python 中,图可表示为邻接表或矩阵。DFS 沿路径深入,回溯时遍历所有可达顶点,适合找路径和环。BFS 层次遍历,先近后远,解决最短路径问题。两者在迷宫、网络路由等场景各显神通。通过练习,掌握这些算法,图处理将游刃有余。
63 3
|
4月前
|
存储 算法 Python
“解锁Python高级数据结构新姿势:图的表示与遍历,让你的算法思维跃升新高度
【7月更文挑战第13天】Python中的图数据结构用于表示复杂关系,通过节点和边连接。常见的表示方法是邻接矩阵(适合稠密图)和邻接表(适合稀疏图)。图遍历包括DFS(深度优先搜索)和BFS(广度优先搜索):DFS深入探索分支,BFS逐层访问邻居。掌握这些技巧对优化算法和解决实际问题至关重要。**
40 1
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
Python高手必备!揭秘图(Graph)的N种风骚表示法,让你的代码瞬间高大上
【7月更文挑战第10天】在Python中,图数据结构通过邻接矩阵、邻接表、边列表和邻接集来表示,用于社交网络分析和路径查找等。邻接矩阵用二维数组存储连接,邻接表仅存储每个节点的邻居,节省空间。边列表列出所有边,而邻接集用集合确保邻居唯一性。选择合适表示法能提升代码效率和可读性,展现编程技巧。
63 1
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
使用Python实现深度学习模型:图神经网络(GNN)
使用Python实现深度学习模型:图神经网络(GNN)
260 1
|
4月前
|
数据可视化 Python
Python中绘制3D曲面图的艺术
【7月更文挑战第4天】使用Python的Matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库,可以轻松绘制3D曲面图。首先安装matplotlib,然后导入numpy和相关模块。通过定义函数和使用numpy的meshgrid生成数据,接着用`plot_surface`绘制曲面,可定制色彩映射、添加标签、标题、色标、透明度和阴影。通过自定义颜色映射和添加网格线,能进一步增强图形的解读性。这些技巧使3D数据可视化更具洞察力和吸引力。
84 0