Hướng dẫn how do you plot an interactive 3d scatter plot in python? - làm thế nào để bạn vẽ một biểu đồ phân tán 3D tương tác trong python?

In [1]:

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',
              color='species')
fig.show()

Một chiều thứ 4 của dữ liệu có thể được biểu diễn nhờ màu của các điểm đánh dấu. Ngoài ra, các giá trị từ cột species được sử dụng bên dưới để gán các ký hiệu cho các điểm đánh dấu.

In [2]:

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',
                    color='petal_length', symbol='species')
fig.show()

Phong cách 3D phân tán cốt truyện

Có thể tùy chỉnh kiểu của hình thông qua các tham số của px.scatter_3d cho một số tùy chọn hoặc bằng cách cập nhật các dấu vết hoặc bố cục của hình thông qua fig.update.

In [3]:

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',
              color='petal_length', size='petal_length', size_max=18,
              symbol='species', opacity=0.7)

# tight layout
fig.update_layout(margin=dict(l=0, r=0, b=0, t=0))

Các lô phân tán 3D trong Dash¶

Dash là cách tốt nhất để xây dựng các ứng dụng phân tích trong Python bằng cách sử dụng các số liệu thuần túy. Để chạy ứng dụng bên dưới, chạy pip install dash, nhấp vào "Tải xuống" để lấy mã và chạy

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',
                    color='petal_length', symbol='species')
fig.show()

Bắt đầu với các tài liệu Dash chính thức và tìm hiểu cách dễ dàng tạo kiểu và triển khai các ứng dụng như thế này với Dash Enterprise.learn how to effortlessly style & deploy apps like this with Dash Enterprise.

In [5]:

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# Helix equation
t = np.linspace(0, 10, 50)
x, y, z = np.cos(t), np.sin(t), t

fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x, y=y, z=z,
                                   mode='markers')])
fig.show()

Biểu đồ phân tán 3D với phong cách đánh dấu màu sắc và đánh dấu

In [6]:

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# Helix equation
t = np.linspace(0, 20, 100)
x, y, z = np.cos(t), np.sin(t), t

fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(
    x=x,
    y=y,
    z=z,
    mode='markers',
    marker=dict(
        size=12,
        color=z,                # set color to an array/list of desired values
        colorscale='Viridis',   # choose a colorscale
        opacity=0.8
    )
)])

# tight layout
fig.update_layout(margin=dict(l=0, r=0, b=0, t=0))
fig.show()

Còn Dash thì sao? ¶

Dash là một khung nguồn mở để xây dựng các ứng dụng phân tích, không cần JavaScript và nó được tích hợp chặt chẽ với thư viện đồ thị đồ họa.

Tìm hiểu về cách cài đặt Dash tại https://dash.plot.ly/installation.

Ở mọi nơi trong trang này mà bạn thấy

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',
                    color='petal_length', symbol='species')
fig.show()

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',
                    color='petal_length', symbol='species')
fig.show()

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',
                    color='petal_length', symbol='species')
fig.show()

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',
                    color='petal_length', symbol='species')
fig.show()

import plotly.graph_objects as go # or plotly.express as px
fig = go.Figure() # or any Plotly Express function e.g. px.bar(...)
# fig.add_trace( ... )
# fig.update_layout( ... )

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html

app = dash.Dash()
app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(figure=fig)
])

app.run_server(debug=True, use_reloader=False)  # Turn off reloader if inside Jupyter