fig = px.bar( get_data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_shuju, # 数据集 x='数据范围', # x轴 y='归母利润上一年比本年倍数') fig.show() 改成渐变色
时间: 2024-02-17 15:02:10 浏览: 16
你可以使用`color`参数和`color_continuous_scale`参数来设置渐变色。下面是一个例子,将渐变色设置为蓝色:
```python
import plotly.express as px
fig = px.bar(get_data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_shuju, x='数据范围', y='归母利润上一年比本年倍数', color='归母利润上一年比本年倍数', color_continuous_scale='Blues')
fig.show()
```
其中,`color='归母利润上一年比本年倍数'`将颜色映射到归母利润上一年比本年倍数这一列,并根据数据的大小将柱子颜色进行渐变。`color_continuous_scale='Blues'`将渐变色设置为蓝色,你可以根据需要修改颜色映射方案或使用其他颜色值。
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fig = px.scatter(data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_zq_qc,x=data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_zq_qc.index, y="归母利润历史年差异" ) fig = px.scatter(data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_cw_qc,x=data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_cw_qc.index, y="归母利润历史年差异" ) fig.show() 上面的数据散点是蓝色 下面的数据散点是橙色
您可以在绘制两个散点图时,分别使用不同的颜色。例如,将上面的散点图设置为蓝色,下面的散点图设置为橙色,可以使用以下代码:
```python
fig1 = px.scatter(data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_zq_qc,
x=data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_zq_qc.index,
y="归母利润历史年差异",
color_discrete_sequence=["blue"])
fig2 = px.scatter(data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_cw_qc,
x=data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_cw_qc.index,
y="归母利润历史年差异",
color_discrete_sequence=["orange"])
fig1.show()
fig2.show()
```
这样,第一个散点图的颜色就会被设置成蓝色,第二个散点图的颜色会被设置成橙色。如果您需要使用其他颜色,只需要将 `color_discrete_sequence` 参数的值改为对应颜色的名称或 RGB 值即可。
fig = px.parallel_coordinates(df2) 需要什么样的数据集
`px.parallel_coordinates()` 函数需要一个包含多个列的数据集,其中每一列都应该包含具有相似数据类型的数据。通常,这个数据集应该满足以下条件:
- 每一列应该是数值型或者离散型的数据,例如整数、浮点数、布尔值或者分类变量等。
- 数据集中不应该包含缺失值,否则这些值可能会导致可视化结果出现问题。
- 数据集应该包含足够的样本数,以确保可视化结果具有一定的代表性。
下面是一个示例数据集:
```
import pandas as pd
data = {
'Feature1': [1, 2, 3, 4, 5],
'Feature2': [10.2, 12.4, 14.6, 16.8, 19.0],
'Feature3': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'Feature4': [True, False, True, False, True],
'Label': ['Class1', 'Class2', 'Class1', 'Class2', 'Class1']
}
df = pd.DataFrame(data)
```
在这个示例数据集中,`Feature1` 和 `Feature2` 是数值型的数据,`Feature3` 和 `Feature4` 是离散型的数据,`Label` 是分类变量。你可以将这个数据集传递给 `px.parallel_coordinates()` 函数,以生成一个平行坐标图的可视化结果:
```
import plotly.express as px
fig = px.parallel_coordinates(df, color='Label')
fig.show()
```
运行上述代码,你应该可以看到一个包含多个平行线的可视化结果,其中每个平行线对应着数据集中的一个特征。