首先,导入必要的库:
python
import plotly.express as px
创建一个数据集,例如:
python
iris = px.data.iris()
创建一个图形,例如:
python
fig = px.density_contour(iris, x="sepal_width", y="sepal_length")
fig.show()
或者使用其它的图形,例如极坐标图:
python
fig = px.scatter(iris, x="sepal_width", y="sepal_length", theta="species")
fig.show()
上述示例中的“iris”是一个经典的数据集,可以从Plotly库中直接调用,而“px.density_contour”和“px.scatter”则是创建不同类型图形的函数。通过这些函数,我们可以将数据集中的数据映射到图形的不同属性上,例如“x”和“y”参数用于确定数据的横纵坐标,而“theta”参数则用于确定极坐标图的半径。最后使用“fig.show()”方法来展示图形。