一文教你利用Python畫花樣圖
發(fā)布日期：2021-12-17 07:13 | 文章來源：源碼之家
在之前的一篇文章Python可視化神器-Plotly動畫展示展現(xiàn)了可視化神器-Plotly的動畫的基本應(yīng)用,本文介紹如何在Python中使用 Plotly 創(chuàng)建地圖并在地圖上標(biāo)相應(yīng)的線。
地球儀加線
根據(jù)地球儀的區(qū)域顯示在相應(yīng)的位置圖形上加上線條，完美的線性地球儀詳細代碼如下：
`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`
顯示結(jié)果為：**
地圖上加線
繪畫出相應(yīng)的地圖后添加經(jīng)緯度，再根據(jù)經(jīng)緯度繪畫出相應(yīng)的線條，詳細代碼如下：
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`
顯示結(jié)果如下：
最后的福利-3D圖鑒賞
最后加入一個3D圖像鑒賞，制作圖像詳細代碼如下：
# 導(dǎo)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))
# 將左上角子圖中的比率固定為立方體
fig.update_layout(scene_aspectmode='cube')
# 手動強制z軸顯示為其他兩個的兩倍大
fig.update_layout(scene2_aspectmode='manual',
scene2_aspectratio=dict(x=1, y=1, z=2))
# 繪制軸線與軸線范圍的比例成比例
fig.update_layout(scene3_aspectmode='data')
# 使用“data”作為默認值自動生成比例良好的內(nèi)容
fig.update_layout(scene4_aspectmode='auto')
#顯示
fig.show`
顯示結(jié)果如下：
總結(jié)
到此這篇關(guān)于利用Python畫花樣圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python畫花樣圖內(nèi)容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！
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