选择vega_datasets里面的一个数据集利用plotly绘制动态柱状图可以控制速度

时间: 2023-12-03 19:43:27 浏览: 26
好的,我选用vega_datasets中的"cars"数据集,利用plotly绘制动态柱状图。 首先,我们需要安装vega_datasets和plotly库: ``` !pip install vega_datasets !pip install plotly ``` 接下来,我们可以读取数据集并创建一个初始的柱状图: ```python import plotly.graph_objs as go from vega_datasets import data df = data.cars() fig = go.Figure(data=[go.Bar( x=df['Origin'].unique(), y=df.groupby('Origin')['Horsepower'].mean(), marker=dict(color='blue') )]) fig.update_layout( title='Average Horsepower by Origin', xaxis_title='Origin', yaxis_title='Average Horsepower' ) fig.show() ``` 这将生成一个静态的柱状图,显示每个汽车制造地的平均马力。 接下来,我们将使用plotly的动画功能来将其转换为动态柱状图。我们可以使用`frames`参数来指示动画应该如何更新: ```python import plotly.graph_objs as go from vega_datasets import data df = data.cars() fig = go.Figure(data=[go.Bar( x=df['Origin'].unique(), y=df.groupby('Origin')['Horsepower'].mean(), marker=dict(color='blue') )]) fig.update_layout( title='Average Horsepower by Origin', xaxis_title='Origin', yaxis_title='Average Horsepower' ) frames = [] for i, year in enumerate(df['Year'].unique()): frame = go.Frame(data=[go.Bar( x=df[df['Year']==year]['Origin'].unique(), y=df[df['Year']==year].groupby('Origin')['Horsepower'].mean(), marker=dict(color='blue') )]) frame.update_layout( title=f'Average Horsepower by Origin ({year})', xaxis_title='Origin', yaxis_title='Average Horsepower' ) frames.append(frame) fig.frames = frames fig.update_layout( updatemenus=[dict( type='buttons', showactive=False, buttons=[dict( label='Play', method='animate', args=[None, dict(frame=dict(duration=500, redraw=True), fromcurrent=True, transition=dict(duration=0))] ), dict( label='Pause', method='animate', args=[[None], dict(frame=dict(duration=0), mode='immediate', transition=dict(duration=0))] )] )] ) fig.show() ``` 这将生成一个动态柱状图,显示每个汽车制造地的平均马力随时间的变化。你可以通过点击“Play”按钮来启动动画,并通过调整`duration`参数来控制动画的速度。

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