第十次作业整理（数据可视化与地图/20211126）

本文主要是介绍第十次作业整理（数据可视化与地图/20211126），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

安装包

数据可视化

散点图

 用IRIS数据集可视化

函数

 地图

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安装包

!pip install plotly
!pip install pyecharts

数据可视化

散点图

import plotly.express as px
fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1, 4, 9, 16])
fig.show()

 用IRIS数据集可视化

import plotly.express as px
df=px.data.iris()
fig=px.scatter(df,x="petal_width",y="petal_length",color="petal_length",hover_data=['petal_width'])
fig.show()

*可以用类别编码色彩，用尺寸编码圆的半径

函数

import plotly.express as px
import numpy as npt=np.linspace(0,2*np.pi,100)
fig=px.line(x=t,y=np.sin(t))
fig.show()

 地图

import plotly.express as px
df=px.data.gapminder().query("year==2007")
fig=px.scatter_geo(df,locations="iso_alpha",size='gdpPercap')
fig.show()

 

这篇关于第十次作业整理（数据可视化与地图/20211126）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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