vega_datasets数据集下载

您可以通过以下方式下载vega_datasets数据集：

1. 可以使用Python的pip包管理器来安装vega_datasets，命令为：pip install vega_datasets。

2. 也可以通过GitHub获取数据集的源代码，地址为：https://github.com/vega/vega-datasets。

希望能为您提供帮助，如果您还有其他问题，可以继续提问。

相关问题

选择vega_datasets里面的一个数据集利用plotly绘制动态雷达图可以控制速度

好的，我可以为您提供一个绘制动态雷达图的代码示例，使用的是vega_datasets中的数据集，并且可以控制速度。请先确保已经安装了plotly库。

代码如下：

import plotly.graph_objects as go
from vega_datasets import data
import pandas as pd
import time

# 从vega_datasets中读取数据集
df = data.sp500()

# 定义动态雷达图的样式
fig = go.Figure()

fig.add_trace(go.Scatterpolar(
      r = [0]*len(df.columns),
      theta = df.columns,
      fill = 'toself',
      name = 'SP500'
))

fig.update_layout(
  polar=dict(
    radialaxis=dict(
      visible=True,
      range=[0, df.values.max()]
    )),
  showlegend=False
)

# 获取数据集的每一行，即每个时间点的数据
for row in df.iterrows():
    # 更新雷达图的数据
    fig.data[0].r = row[1]
    # 更新图例的名称
    fig.data[0].name = row[0]
    # 暂停一段时间，控制绘图速度
    time.sleep(0.5)
    # 更新图表
    fig.show()

这段代码会先绘制一个空的动态雷达图，然后逐行读取数据集，并更新雷达图的数据和图例名称，同时暂停一段时间，最后更新图表并显示出来，实现动态效果。您可以根据需要调整暂停时间来控制绘图速度。

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

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：

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：

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。