In Python heißt Plotly „plotly.py“. Es handelt sich um eine kostenlose Open-Source-Plotbibliothek, die auf „plotly.js“ aufbaut. Es unterstützt über 40 einzigartige Diagrammtypen. Diese Bibliothek wird hauptsächlich für Finanz-, geografische, wissenschaftliche, 3D- und Datenanalyseanwendungen verwendet.
Es kann zum Zeichnen verschiedener Arten von Diagrammen und Grafiken verwendet werden, z. B. Streudiagramme, Liniendiagramme, Balkendiagramme, Boxdiagramme, Histogramme, Kreisdiagramme, Flächendiagramme, Boxdiagramme, Histogramme, Wärmekarten, Unterdiagramme, mehrachsige Diagramme usw .
Grundstücksinstallation
Führen Sie den folgenden Befehl in der Eingabeaufforderung aus, um das Plotly-Modul zu installieren. Hier ist eine einfache Möglichkeit, das neueste Plotly -Paket von PyPi zu installieren.
pip install plotly
Konturdiagramm wird verwendet, um dreidimensionale Daten in einer zweidimensionalen Oberfläche zu visualisieren, indem konstante Z-Schnitte, sogenannte Konturen, aufgetragen werden.
Die Darstellung erfolgt mithilfe der Konturfunktion (Z), die eine Funktion der beiden Eingaben X und Y (Koordinaten der X- und Y-Achse) ist.
Z = fun(x,y)
Das Ploty-Modul bietet eine Funktion namens Contour zum Zeichnen von Konturdiagrammen.
Contour()-Funktion
plotly.graph_objects bietet eine Methode context() zum Zeichnen von Konturdiagrammen. Diese Funktion verfügt über mehr als 50 Parameter. Hier werden nur einige Parameter erläutert.
Grammatik
plotly.graph_objects.Contour(z=None,x=None,y=None,arg=None,colorbar=None,hoverinfo=None,x=None,y=Non,**kwargs)
Parameter
z: Standardmäßig keine, eine 2D-Werteliste zur Berechnung von Konturen (z-Daten).
x: x-Koordinate, standardmäßig auf „Keine“ eingestellt.
y: Y-Koordinate, standardmäßig auf „Keine“ eingestellt.
Konturdiagramm mit 2D-Array als Z-Funktion
Zeichnen Sie ein Konturdiagramm mit einem 2D-Array als Z-Funktion.
Beispiel
In diesem Beispiel zeichnen wir ein einfaches Konturdiagramm mithilfe eines 2D-Arrays.
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data = go.Contour(z=[[4.3, 0.2], [-1.3, 0.9], [-0.32, 7.3], [4.6, 0.203]])) fig.show()
Ausgabe
Hier repräsentiert das 4X2-Array die Z-Funktion.
Konturdiagramm mit X- und Y-Koordinaten
Zeichnen Sie ein Konturdiagramm mit X- und Y-Koordinaten und der Z-Funktion (2D-Array).
Beispiel
In diesem Beispiel zeichnen wir ein Konturdiagramm mit einem 2D-Array und X- und Y-Koordinaten.
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data = go.Contour(z=[[4.3, 9, 0.2], [-1.3, 2.3, 0.9], [-0.32, 7.3, 0.23], [4.6, 0.203, 0.34]], x=[-8, -3, -2,-1, 0.23], # horizontal axis y=[0, 2, 5, 7, 3]# vertical axis )) fig.show()
Ausgabe
Die x- und y-Koordinaten stellen hier die horizontale bzw. vertikale Achse dar.
Verwenden Sie Numpy, um Konturdiagramme zu zeichnen
Verwenden Sie numpy, um ein Konturdiagramm zu zeichnen. Hier verwenden wir die Funktion numpy.meshgrid(), um Arrays von X- und Y-Koordinaten zu generieren.
Beispiel
Diez-Funktion berechnet die Summe der Quadratwurzeln der x- und y-Werte mithilfe der Funktion numpy.sqrt().
import numpy as np import plotly.graph_objects as go xlist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100) ylist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100) # create a mesh X, Y = np.meshgrid(xlist, ylist) Z = np.sqrt(X**2 + Y**2) trace = go.Contour(x = xlist, y = ylist, z = Z) data = [trace] fig = go.Figure(data) fig.show()
Ausgabe
Konturkarte mit Farbskala
Die Farbskala ist ein Parameter der Funktion plotly.graph_objects.Contour(), der zum Festlegen der Farbskala verwendet wird.
Beispiel
Nehmen wir ein Beispiel und legen die Palettennamenzeichenfolge „Erde“ als Farbskalenparameter fest.
import plotly.graph_objects as go import numpy as np def f(x, y): return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x) xlist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100) ylist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100) # A mesh is created with the given co-ordinates by this numpy function X, Y = np.meshgrid(xlist, ylist) Z = f(X,Y) fig = go.Figure(go.Contour(x = xlist, y = ylist, z = Z, colorscale='Earth')) fig.show()
Ausgabe
Wir haben Konturdiagramme mit verschiedenen Z-Funktionen erstellt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZeichnen von Konturdiagrammen mit Plotly in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.

Zu den Methoden zum effizienten Erlernen von Python innerhalb von zwei Stunden gehören: 1. Überprüfen Sie das Grundkenntnis und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Python -Installation und der grundlegenden Syntax vertraut sind. 2. Verstehen Sie die Kernkonzepte von Python wie Variablen, Listen, Funktionen usw.; 3.. Master Basic und Advanced Nutzung unter Verwendung von Beispielen; 4.. Lernen Sie gemeinsame Fehler und Debugging -Techniken; 5. Wenden Sie Leistungsoptimierung und Best Practices an, z. B. die Verwendung von Listenfunktionen und dem Befolgen des Pep8 -Stilhandbuchs.

Python ist für Anfänger und Datenwissenschaften geeignet und C für Systemprogramme und Spieleentwicklung geeignet. 1. Python ist einfach und einfach zu bedienen, geeignet für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2.C bietet eine hohe Leistung und Kontrolle, geeignet für Spieleentwicklung und Systemprogrammierung. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelle Entwicklung, während C besser für Hochleistungen und Systemprogramme geeignet ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und leicht zu lernen, geeignet für die Datenverarbeitung und wissenschaftliches Computer. 2.C hat eine komplexe Syntax, aber eine hervorragende Leistung und wird häufig in der Spieleentwicklung und der Systemprogrammierung verwendet.

Es ist machbar, zwei Stunden am Tag zu investieren, um Python zu lernen. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lernen Sie in einer Stunde neue Konzepte wie Listen und Wörterbücher. 2. Praxis und Übung: Verwenden Sie eine Stunde, um Programmierübungen durchzuführen, z. B. kleine Programme. Durch vernünftige Planung und Ausdauer können Sie die Kernkonzepte von Python in kurzer Zeit beherrschen.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.


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