plotly 密度曲线

Plotly 是一款数据可视化工具，它提供了丰富的图表类型以及交互式的图表展示功能。密度曲线是一种常用的连续概率分布图表，可以用来展示数据的分布情况。在 Plotly 中，可以使用 `plotly.express` 库中的 `density_contour` 或 `density_heatmap` 函数来绘制密度曲线。

`density_contour` 函数绘制的是等高线形式的密度曲线，可以通过调整 `n_contours` 参数来控制等高线数量。例如：

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.density_contour(df, x="total_bill", y="tip")
fig.show()

`density_heatmap` 函数绘制的是热力图形式的密度曲线，可以通过调整 `nbinsx` 和 `nbinsy` 参数来控制网格数量。例如：

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.density_heatmap(df, x="total_bill", y="tip")
fig.show()

相关问题

python plotly 双曲线函数

以下是一个使用Plotly绘制双曲线函数的Python示例代码：

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

x = np.linspace(-10, 10, 100)

# 绘制双曲线函数y = 1/x
y1 = 1 / x
trace1 = go.Scatter(x=x, y=y1, mode='lines', name='y = 1/x')

# 绘制双曲线函数y = -1/x
y2 = -1 / x
trace2 = go.Scatter(x=x, y=y2, mode='lines', name='y = -1/x')

# 绘制图表
layout = go.Layout(title='Hyperbolic Functions', xaxis_title='x', yaxis_title='y')
fig = go.Figure(data=[trace1, trace2], layout=layout)
fig.show()

这个例子中，我们使用numpy生成了一个x值的范围，然后计算出y值，并使用Plotly中的Scatter对象绘制曲线。最后，我们将两个曲线对象放在一个图表中，添加标题和坐标轴标签，并使用`fig.show()`函数显示图表。

plotly绘制mapbox地图热力密度图

要使用 Plotly 绘制 Mapbox 地图热力密度图，首先需要安装 Plotly 和 Mapbox Python 库。

安装方式如下：

pip install plotly
pip install mapbox

然后，你需要获得一个 Mapbox API 密钥，可以通过注册 Mapbox 帐户获得。

下面是一个简单的例子，展示如何使用 Plotly 和 Mapbox 绘制热力密度图：

import plotly.express as px
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用 Plotly 和 Mapbox 绘制地图
fig = px.density_mapbox(df, lat='lat', lon='lon', z='value',
                        radius=10, center=dict(lat=40, lon=-100),
                        zoom=3, mapbox_style='stamen-terrain')

# 设置 Mapbox API 密钥
fig.update_layout(mapbox_accesstoken='your_mapbox_api_key')
fig.show()

在这个例子中，我们将一个包含经纬度和数值信息的数据集读入 Pandas DataFrame 中。然后，我们使用 `density_mapbox` 函数在地图上绘制热力密度图。其中，`lat` 和 `lon` 分别是数据集中记录的纬度和经度信息的列名，`z` 是数据集中记录的数值信息的列名，`radius` 是热力密度图中每个点的半径大小，`center` 是地图中心的经纬度坐标，`zoom` 是地图的缩放级别，`mapbox_style` 是 Mapbox 的地图样式。

最后，我们使用 `update_layout` 方法设置 Mapbox API 密钥，并使用 `show` 方法显示地图。

你可以根据自己的需求调整参数，例如调整半径大小、缩放级别、地图样式等。