Tôi cần gửi hình ảnh JPG qua mạng qua
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[ title=go.layout.Title[text="A Figure Specified By A Graph Object"] ] ] fig.show[]3. Tôi đã cố gắng chuyển đổi dữ liệu thành
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[ title=go.layout.Title[text="A Figure Specified By A Graph Object"] ] ] fig.show[]4 qua
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[ title=go.layout.Title[text="A Figure Specified By A Graph Object"] ] ] fig.show[]5, như dưới đây:
from PIL import Image
from tinydb import TinyDB, Query
import base64
import io
from pdb import set_trace as bp
# note: with 'encoding' in name, it is always a bytes obj
in_jpg_encoding = None
# open some randome image
with open['rkt2.jpg', 'rb'] as f:
# The file content is a jpeg encoded bytes object
in_jpg_encoding = f.read[]
# output is a bytes object
in_b64_encoding = base64.b64encode[in_jpg_encoding]
# interpret above bytes as str, because json value need to be string
in_str = in_b64_encoding.decode[encoding='utf-8']
# in_str = str[in_b64_encoding] # alternative way of above statement
# simulates a transmission, e.g. sending the image data over internet using json
out_str = in_str
# strip-off the utf-8 interpretation to restore it as a base64 encoding
out_utf8_encoding = out_str.encode[encoding='utf-8']
# out_utf8_encoding = out_str.encode[] # same way of writing above statement
# strip off the base64 encoding to restore it as its original jpeg encoded conent
# note: output is still a bytes obj due to b64 decoding
out_b64_decoding = base64.b64decode[out_utf8_encoding]
out_jpg_encoding = out_b64_decoding
# ---- verification stage
out_jpg_file = io.BytesIO[out_jpg_encoding]
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
out_jpg_image.show[]
Nhưng tôi đã gặp lỗi ở giai đoạn giải phóng, nói rằng không thể xác định hình ảnh là tệp:
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Tôi đã bỏ lỡ điều gì đó?
Gói
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[ title=go.layout.Title[text="A Figure Specified By A Graph Object"] ] ] fig.show[]6 Python tồn tại để tạo, thao tác và hiển thị các hình đồ họa [nghĩa là biểu đồ, sơ đồ, bản đồ và sơ đồ] được biểu thị bằng các cấu trúc dữ liệu cũng được gọi là số liệu. Quá trình kết xuất sử dụng thư viện JavaScript Plotly. Các số liệu có thể được biểu diễn bằng Python hoặc là các trường hợp hoặc là trường hợp của lớp
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[ title=go.layout.Title[text="A Figure Specified By A Graph Object"] ] ] fig.show[]7 và được tuần tự hóa dưới dạng văn bản trong ký hiệu đối tượng JavaScript [JSON] trước khi được chuyển sang Plotly.js.
Lưu ý: Điểm nhập cảnh được đề xuất vào gói Plotly là mô-đun âm mưu cấp cao. Trang này tồn tại để ghi lại cấu trúc của cấu trúc dữ liệu mà các đối tượng này đại diện cho người dùng muốn hiểu thêm về cách tùy chỉnh chúng hoặc lắp ráp chúng từ các thành phần
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[ title=go.layout.Title[text="A Figure Specified By A Graph Object"] ] ] fig.show[]9 khác.
Số liệu như từ điển
Ở cấp độ thấp, các số liệu có thể được biểu diễn dưới dạng từ điển và được hiển thị bằng cách sử dụng các hàm từ mô -đun
import plotly.graph_objects as go dict_of_fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By A Graph Object With A Dictionary"}} }] fig = go.Figure[dict_of_fig] fig.show[]0. Từ điển
import plotly.graph_objects as go dict_of_fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By A Graph Object With A Dictionary"}} }] fig = go.Figure[dict_of_fig] fig.show[]1 trong ví dụ dưới đây mô tả một hình. Nó chứa một dấu vết
import plotly.graph_objects as go dict_of_fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By A Graph Object With A Dictionary"}} }] fig = go.Figure[dict_of_fig] fig.show[]2 duy nhất và một tiêu đề.
In [1]:
fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By Python Dictionary"}} }] # To display the figure defined by this dict, use the low-level plotly.io.show function import plotly.io as pio pio.show[fig]
Hình như đối tượng đồ thị
Mô-đun
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[ title=go.layout.Title[text="A Figure Specified By A Graph Object"] ] ] fig.show[]9 cung cấp một hệ thống phân cấp các lớp được tạo tự động được gọi là "các đối tượng đồ thị" có thể được sử dụng để biểu diễn các số liệu, với lớp cấp cao nhất
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[ title=go.layout.Title[text="A Figure Specified By A Graph Object"] ] ] fig.show[]7.
Lưu ý rằng giải pháp thay thế được đề xuất để làm việc với từ điển Python là tạo toàn bộ số liệu bằng cách sử dụng Plotly Express và thao tác các đối tượng
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[ title=go.layout.Title[text="A Figure Specified By A Graph Object"] ] ] fig.show[]7 kết quả như được mô tả trong trang này, bất cứ khi nào có thể, thay vì lắp ráp các số liệu từ dưới lên từ các đối tượng đồ thị bên dưới. Xem "Khi nào nên sử dụng các đối tượng đồ thị".
Các đối tượng đồ thị có một số lợi ích so với từ điển python đơn giản.
- Đối tượng đồ thị cung cấp xác thực dữ liệu chính xác. Nếu bạn cung cấp một tên thuộc tính không hợp lệ hoặc giá trị thuộc tính không hợp lệ làm khóa cho đối tượng đồ thị, một ngoại lệ sẽ được nêu ra với thông báo lỗi hữu ích mô tả vấn đề. Đây không phải là trường hợp nếu bạn sử dụng từ điển và danh sách python đơn giản để xây dựng số liệu của bạn.
- Các đối tượng đồ thị chứa các mô tả của từng thuộc tính hợp lệ dưới dạng tài liệu Python, với tham chiếu API đầy đủ có sẵn. Bạn có thể sử dụng các tài liệu này trong môi trường phát triển bạn chọn để tìm hiểu về các thuộc tính có sẵn như là một thay thế để tham khảo tham chiếu trực tuyến đầy đủ.
- Các thuộc tính của các đối tượng đồ thị có thể được truy cập bằng cả tra cứu khóa kiểu từ điển [ví dụ:
import plotly.graph_objects as go dict_of_fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By A Graph Object With A Dictionary"}} }] fig = go.Figure[dict_of_fig] fig.show[]
6] hoặc truy cập thuộc tính kiểu lớp [ví dụ:import plotly.graph_objects as go dict_of_fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By A Graph Object With A Dictionary"}} }] fig = go.Figure[dict_of_fig] fig.show[]
7]. - Các đối tượng đồ thị hỗ trợ các hàm tiện lợi cấp cao hơn để thực hiện cập nhật cho các số liệu đã được xây dựng [
import plotly.graph_objects as go dict_of_fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By A Graph Object With A Dictionary"}} }] fig = go.Figure[dict_of_fig] fig.show[]
8,import plotly.graph_objects as go dict_of_fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By A Graph Object With A Dictionary"}} }] fig = go.Figure[dict_of_fig] fig.show[]
9, v.v.] như được mô tả dưới đây. - Các bộ xây dựng đối tượng đồ thị và các phương thức cập nhật chấp nhận "Undercores" [ví dụ:
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[height=600, width=800] ] fig.layout.template = None # to slim down the output print["Dictionary Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_dict[]]] print["\n\n"] print["JSON Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_json[]]] print["\n\n"]
0 thay vìimport plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[height=600, width=800] ] fig.layout.template = None # to slim down the output print["Dictionary Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_dict[]]] print["\n\n"] print["JSON Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_json[]]] print["\n\n"]
1] cho mã nhỏ gọn hơn, như được mô tả dưới đây. - Các đối tượng đồ thị hỗ trợ kết xuất đính kèm [
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[height=600, width=800] ] fig.layout.template = None # to slim down the output print["Dictionary Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_dict[]]] print["\n\n"] print["JSON Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_json[]]] print["\n\n"]
2] và các hàm xuất [import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[height=600, width=800] ] fig.layout.template = None # to slim down the output print["Dictionary Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_dict[]]] print["\n\n"] print["JSON Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_json[]]] print["\n\n"]
3] tự động gọi các hàm thích hợp từ mô -đunimport plotly.graph_objects as go dict_of_fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By A Graph Object With A Dictionary"}} }] fig = go.Figure[dict_of_fig] fig.show[]
0.
Dưới đây bạn có thể tìm thấy một ví dụ về một cách mà hình trong ví dụ trên có thể được chỉ định bằng cách sử dụng một đối tượng đồ thị thay vì từ điển.
In [2]:
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[ title=go.layout.Title[text="A Figure Specified By A Graph Object"] ] ] fig.show[]
Bạn cũng có thể tạo một hình đối tượng đồ thị từ biểu diễn từ điển bằng cách chuyển từ điển đến hàm tạo
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[height=600, width=800] ] fig.layout.template = None # to slim down the output print["Dictionary Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_dict[]]] print["\n\n"] print["JSON Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_json[]]] print["\n\n"]5.
In [3]:
import plotly.graph_objects as go dict_of_fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By A Graph Object With A Dictionary"}} }] fig = go.Figure[dict_of_fig] fig.show[]
Chuyển đổi các đối tượng đồ thị thành từ điển và JSON¶
Các đối tượng đồ thị có thể được biến thành biểu diễn từ điển Python của chúng bằng phương pháp
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[height=600, width=800] ] fig.layout.template = None # to slim down the output print["Dictionary Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_dict[]]] print["\n\n"] print["JSON Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_json[]]] print["\n\n"]6. Bạn cũng có thể truy xuất biểu diễn chuỗi JSON của một đối tượng biểu đồ bằng phương thức
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[height=600, width=800] ] fig.layout.template = None # to slim down the output print["Dictionary Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_dict[]]] print["\n\n"] print["JSON Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_json[]]] print["\n\n"]7.
In [4]:
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[height=600, width=800] ] fig.layout.template = None # to slim down the output print["Dictionary Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_dict[]]] print["\n\n"] print["JSON Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_json[]]] print["\n\n"]
Dictionary Representation of A Graph Object:
{'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 3, 2], 'type': 'bar'}], 'layout': {'height': 600, 'width': 800}}
JSON Representation of A Graph Object:
{"data":[{"x":[1,2,3],"y":[1,3,2],"type":"bar"}],"layout":{"height":600,"width":800}}
Đại diện cho các số liệu trong Dash¶
Dash là cách tốt nhất để xây dựng các ứng dụng phân tích trong Python bằng cách sử dụng các số liệu thuần túy. Để chạy ứng dụng bên dưới, chạy
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[height=600, width=800] ] fig.layout.template = None # to slim down the output print["Dictionary Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_dict[]]] print["\n\n"] print["JSON Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_json[]]] print["\n\n"]8, nhấp vào "Tải xuống" để lấy mã và chạy
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[height=600, width=800] ] fig.layout.template = None # to slim down the output print["Dictionary Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_dict[]]] print["\n\n"] print["JSON Representation of A Graph Object:\n\n" + str[fig.to_json[]]] print["\n\n"]9.
Bắt đầu với các tài liệu Dash chính thức và tìm hiểu cách dễ dàng tạo kiểu và triển khai các ứng dụng như thế này với Dash Enterprise.learn how to effortlessly style & deploy apps like this with Dash Enterprise.
Đăng ký Câu lạc bộ Dash → Bảng gian lận miễn phí cộng với các bản cập nhật từ Chris Parmer và Adam Schroeder đã gửi đến hộp thư đến của bạn hai tháng một lần. Bao gồm các mẹo và thủ thuật, ứng dụng cộng đồng và lặn sâu vào kiến trúc Dash. Tham gia ngay. → Free cheat sheets plus updates from Chris Parmer and Adam Schroeder delivered to your inbox every two months. Includes tips and tricks, community apps, and deep dives into the Dash architecture. Join now.
Tạo số liệu
Phần này tóm tắt một số cách để tạo các số liệu đối tượng đồ thị mới với thư viện đồ thị
Dictionary Representation of A Graph Object:
{'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 3, 2], 'type': 'bar'}], 'layout': {'height': 600, 'width': 800}}
JSON Representation of A Graph Object:
{"data":[{"x":[1,2,3],"y":[1,3,2],"type":"bar"}],"layout":{"height":600,"width":800}}
0.Cách được đề xuất để tạo ra các số liệu và điền vào chúng là sử dụng Plotly Express nhưng trang này ghi lại các tùy chọn khác nhau để hoàn thiện
Biểu diễn âm mưu express¶
Plotly Express [được bao gồm dưới dạng mô-đun
Dictionary Representation of A Graph Object:
{'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 3, 2], 'type': 'bar'}], 'layout': {'height': 600, 'width': 800}}
JSON Representation of A Graph Object:
{"data":[{"x":[1,2,3],"y":[1,3,2],"type":"bar"}],"layout":{"height":600,"width":800}}
1] là API trực quan hóa dữ liệu cấp cao tạo ra các số liệu đối tượng đồ thị được đông dân cư trong các cuộc gọi chức năng đơn.In [6]:
import plotly.express as px df = px.data.iris[] fig = px.scatter[df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="A Plotly Express Figure"] # If you print the figure, you'll see that it's just a regular figure with data and layout # print[fig] fig.show[]
Đối tượng đồ thị Dictionary Representation of A Graph Object:
{'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 3, 2], 'type': 'bar'}], 'layout': {'height': 600, 'width': 800}}
JSON Representation of A Graph Object:
{"data":[{"x":[1,2,3],"y":[1,3,2],"type":"bar"}],"layout":{"height":600,"width":800}}
2 Constructor¶
Như đã trình bày ở trên, bạn có thể xây dựng một con số hoàn chỉnh bằng cách chuyển các thông số kỹ thuật theo dõi và bố cục cho hàm tạo
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[ title=go.layout.Title[text="A Figure Specified By A Graph Object"] ] ] fig.show[]7. Các thông số kỹ thuật theo dõi và bố cục này có thể là từ điển hoặc đối tượng đồ thị.
Trong ví dụ sau, các dấu vết được chỉ định bằng các đối tượng đồ thị và bố cục được chỉ định là từ điển.
In [7]:
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=dict[title=dict[text="A Figure Specified By A Graph Object"]] ] fig.show[]
Hình các nhà máy
Các nhà máy hình [bao gồm trong
Dictionary Representation of A Graph Object:
{'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 3, 2], 'type': 'bar'}], 'layout': {'height': 600, 'width': 800}}
JSON Representation of A Graph Object:
{"data":[{"x":[1,2,3],"y":[1,3,2],"type":"bar"}],"layout":{"height":600,"width":800}}
0 trong mô -đun Dictionary Representation of A Graph Object:
{'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 3, 2], 'type': 'bar'}], 'layout': {'height': 600, 'width': 800}}
JSON Representation of A Graph Object:
{"data":[{"x":[1,2,3],"y":[1,3,2],"type":"bar"}],"layout":{"height":600,"width":800}}
5] là các chức năng tạo ra các số liệu đối tượng đồ thị, thường để đáp ứng nhu cầu của các miền chuyên ngành. Dưới đây là một ví dụ về việc sử dụng nhà máy Dictionary Representation of A Graph Object:
{'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 3, 2], 'type': 'bar'}], 'layout': {'height': 600, 'width': 800}}
JSON Representation of A Graph Object:
{"data":[{"x":[1,2,3],"y":[1,3,2],"type":"bar"}],"layout":{"height":600,"width":800}}
6 để xây dựng một nhân vật đối tượng đồ thị hiển thị biểu đồ run 2D.Trong & nbsp; [8]:
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]
Làm phụ
Hàm
Dictionary Representation of A Graph Object:
{'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 3, 2], 'type': 'bar'}], 'layout': {'height': 600, 'width': 800}}
JSON Representation of A Graph Object:
{"data":[{"x":[1,2,3],"y":[1,3,2],"type":"bar"}],"layout":{"height":600,"width":800}}
7 tạo ra một hình đối tượng đồ thị được cấu hình sẵn bằng một lưới các ô con mà dấu vết có thể được thêm vào. Hàm Dictionary Representation of A Graph Object:
{'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 3, 2], 'type': 'bar'}], 'layout': {'height': 600, 'width': 800}}
JSON Representation of A Graph Object:
{"data":[{"x":[1,2,3],"y":[1,3,2],"type":"bar"}],"layout":{"height":600,"width":800}}
8 sẽ được thảo luận nhiều hơn dưới đây.In [9]:
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Cập nhật số liệu
Bất kể cách xây dựng một con số đối tượng đồ thị, nó có thể được cập nhật bằng cách thêm các dấu vết bổ sung vào nó và sửa đổi các thuộc tính của nó.
Thêm dấu vết
Dấu vết mới có thể được thêm vào hình đối tượng đồ thị bằng phương pháp
Dictionary Representation of A Graph Object:
{'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 3, 2], 'type': 'bar'}], 'layout': {'height': 600, 'width': 800}}
JSON Representation of A Graph Object:
{"data":[{"x":[1,2,3],"y":[1,3,2],"type":"bar"}],"layout":{"height":600,"width":800}}
8. Phương pháp này chấp nhận một dấu vết đối tượng đồ thị [một thể hiện import plotly.express as px df = px.data.iris[] fig = px.scatter[df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="A Plotly Express Figure"] # If you print the figure, you'll see that it's just a regular figure with data and layout # print[fig] fig.show[]0,
import plotly.express as px df = px.data.iris[] fig = px.scatter[df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="A Plotly Express Figure"] # If you print the figure, you'll see that it's just a regular figure with data and layout # print[fig] fig.show[]1, v.v.] và thêm nó vào hình. Điều này cho phép bạn bắt đầu với một con số trống và thêm dấu vết vào nó một cách tuần tự. Phương pháp
import plotly.express as px df = px.data.iris[] fig = px.scatter[df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="A Plotly Express Figure"] # If you print the figure, you'll see that it's just a regular figure with data and layout # print[fig] fig.show[]2 làm điều tương tự, mặc dù nó không trả về hình.
In [10]:
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Bạn cũng có thể thêm dấu vết vào một con số được sản xuất bởi một nhà máy hình hoặc thể hiện âm mưu.
In [11]:
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Thêm dấu vết vào các ô phụ
Nếu một con số được tạo bằng cách sử dụng
Dictionary Representation of A Graph Object:
{'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 3, 2], 'type': 'bar'}], 'layout': {'height': 600, 'width': 800}}
JSON Representation of A Graph Object:
{"data":[{"x":[1,2,3],"y":[1,3,2],"type":"bar"}],"layout":{"height":600,"width":800}}
7, thì việc cung cấp các đối số import plotly.express as px df = px.data.iris[] fig = px.scatter[df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="A Plotly Express Figure"] # If you print the figure, you'll see that it's just a regular figure with data and layout # print[fig] fig.show[]4 và
import plotly.express as px df = px.data.iris[] fig = px.scatter[df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="A Plotly Express Figure"] # If you print the figure, you'll see that it's just a regular figure with data and layout # print[fig] fig.show[]5 cho
Dictionary Representation of A Graph Object:
{'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 3, 2], 'type': 'bar'}], 'layout': {'height': 600, 'width': 800}}
JSON Representation of A Graph Object:
{"data":[{"x":[1,2,3],"y":[1,3,2],"type":"bar"}],"layout":{"height":600,"width":800}}
8 có thể được sử dụng để thêm dấu vết vào một biểu đồ phụ cụ thể.In [12]:
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Điều này cũng hoạt động cho các số liệu được tạo bởi Plotly Express bằng cách sử dụng các đối số
import plotly.express as px df = px.data.iris[] fig = px.scatter[df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="A Plotly Express Figure"] # If you print the figure, you'll see that it's just a regular figure with data and layout # print[fig] fig.show[]7 và hoặc
import plotly.express as px df = px.data.iris[] fig = px.scatter[df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="A Plotly Express Figure"] # If you print the figure, you'll see that it's just a regular figure with data and layout # print[fig] fig.show[]8.
In [13]:
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Thêm phương thức tiện lợi theo dõi
Thay thế cho phương pháp
Dictionary Representation of A Graph Object:
{'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 3, 2], 'type': 'bar'}], 'layout': {'height': 600, 'width': 800}}
JSON Representation of A Graph Object:
{"data":[{"x":[1,2,3],"y":[1,3,2],"type":"bar"}],"layout":{"height":600,"width":800}}
8, các số liệu đối tượng đồ thị có một họ các phương thức ở dạng import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=dict[title=dict[text="A Figure Specified By A Graph Object"]] ] fig.show[]0 [trong đó
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=dict[title=dict[text="A Figure Specified By A Graph Object"]] ] fig.show[]1 là tên của một loại dấu vết] để xây dựng và thêm dấu vết của từng loại dấu vết.
Dưới đây là ví dụ Subplot trước đó, được điều chỉnh để thêm dấu vết phân tán bằng
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=dict[title=dict[text="A Figure Specified By A Graph Object"]] ] fig.show[]2 và để thêm dấu vết thanh bằng
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=dict[title=dict[text="A Figure Specified By A Graph Object"]] ] fig.show[]3.
In [14]:
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Magic Undercore ký hiệu
Để giúp làm việc dễ dàng hơn với các thuộc tính lồng nhau, các bộ xây dựng đối tượng đồ thị và nhiều phương thức đối tượng đồ thị hỗ trợ ký hiệu nhấn mạnh ma thuật.
Điều này cho phép bạn tham chiếu các thuộc tính lồng nhau bằng cách kết hợp nhiều tên thuộc tính lồng nhau với dấu gạch dưới.
Ví dụ, việc chỉ định tiêu đề hình trong hàm tạo hình mà không có ký hiệu nhấn mạnh ma thuật yêu cầu đặt đối số
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=dict[title=dict[text="A Figure Specified By A Graph Object"]] ] fig.show[]4 thành
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=dict[title=dict[text="A Figure Specified By A Graph Object"]] ] fig.show[]5.
Tương tự, việc đặt màu dòng của dấu vết phân tán yêu cầu đặt thuộc tính
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=dict[title=dict[text="A Figure Specified By A Graph Object"]] ] fig.show[]6 thành
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=dict[title=dict[text="A Figure Specified By A Graph Object"]] ] fig.show[]7.
In [15]:
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Với ký hiệu nhấn mạnh Magic, bạn có thể hoàn thành điều tương tự bằng cách chuyển hàm con số một đối số từ khóa có tên
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=dict[title=dict[text="A Figure Specified By A Graph Object"]] ] fig.show[]8 và bằng cách chuyển trình xây dựng
import plotly.express as px df = px.data.iris[] fig = px.scatter[df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="A Plotly Express Figure"] # If you print the figure, you'll see that it's just a regular figure with data and layout # print[fig] fig.show[]0 một đối số từ khóa có tên
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]0.
In [16]:
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Ký hiệu Undercore Magic được hỗ trợ trong toàn bộ API đối tượng đồ thị và nó thường có thể đơn giản hóa đáng kể các hoạt động liên quan đến các thuộc tính được lồng sâu.
Lưu ý: Khi bạn thấy các đối số từ khóa với các dấu gạch dưới được chuyển đến một hàm tạo hoặc phương thức đối tượng đồ thị, hầu như luôn luôn an toàn khi cho rằng đó là một ứng dụng của ký hiệu nhấn mạnh ma thuật. Chúng ta phải nói "hầu như luôn luôn" thay vì "luôn luôn" bởi vì có một vài tên thuộc tính trong lược đồ âm mưu có chứa dấu gạch dưới: ERROR_X, ERROR_Y, ERROR_Z, COPY_XSTYLE, COPY_YSTYLE, COPY_ZSTYLE, PAPER_BGCOLOR và PLOT_BGCOLOR. Chúng đã được thêm lại trong những ngày đầu của thư viện [2012-2013] trước khi chúng tôi tiêu chuẩn hóa việc cấm nhấn mạnh từ tên tài sản.
Cập nhật bố cục con số
Số liệu đối tượng đồ thị hỗ trợ một phương thức
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]1 có thể được sử dụng để cập nhật nhiều thuộc tính lồng nhau của bố cục hình.
Dưới đây là một ví dụ về việc cập nhật kích thước văn bản và phông chữ của tiêu đề của một con số bằng cách sử dụng
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]1.
In [17]:
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Lưu ý rằng các hoạt động
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]1 sau đây là tương đương:
In [18]:
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Cập nhật dấu vết
Số liệu đối tượng đồ thị hỗ trợ một phương thức
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]4 có thể được sử dụng để cập nhật nhiều thuộc tính lồng nhau của một hoặc nhiều dấu vết của một hình.
Để hiển thị một số ví dụ, chúng tôi sẽ bắt đầu với một con số chứa dấu vết
import plotly.graph_objects as go dict_of_fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By A Graph Object With A Dictionary"}} }] fig = go.Figure[dict_of_fig] fig.show[]2 và
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]6 trên hai ô con.
In [19]:
fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By Python Dictionary"}} }] # To display the figure defined by this dict, use the low-level plotly.io.show function import plotly.io as pio pio.show[fig]0
Lưu ý rằng cả dấu vết
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]6 và
import plotly.graph_objects as go dict_of_fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By A Graph Object With A Dictionary"}} }] fig = go.Figure[dict_of_fig] fig.show[]2 đều có thuộc tính
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]9 để kiểm soát màu của chúng. Dưới đây là một ví dụ về việc sử dụng
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]4 để sửa đổi màu của tất cả các dấu vết.
In [20]:
fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By Python Dictionary"}} }] # To display the figure defined by this dict, use the low-level plotly.io.show function import plotly.io as pio pio.show[fig]1
Phương thức
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]4 hỗ trợ đối số
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
import plotly.graph_objects as go dict_of_fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By A Graph Object With A Dictionary"}} }] fig = go.Figure[dict_of_fig] fig.show[]2.
In [21]:
fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By Python Dictionary"}} }] # To display the figure defined by this dict, use the low-level plotly.io.show function import plotly.io as pio pio.show[fig]2
Ký hiệu Undercore có thể được sử dụng trong bộ chọn để phù hợp với các thuộc tính lồng nhau. Dưới đây là một ví dụ về việc cập nhật màu của tất cả các dấu vết được chính thức có màu
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
In [22]:
fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By Python Dictionary"}} }] # To display the figure defined by this dict, use the low-level plotly.io.show function import plotly.io as pio pio.show[fig]3
Đối với các số liệu có các ô phụ, phương pháp
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]4 cũng hỗ trợ các đối số
import plotly.express as px df = px.data.iris[] fig = px.scatter[df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="A Plotly Express Figure"] # If you print the figure, you'll see that it's just a regular figure with data and layout # print[fig] fig.show[]4 và
import plotly.express as px df = px.data.iris[] fig = px.scatter[df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="A Plotly Express Figure"] # If you print the figure, you'll see that it's just a regular figure with data and layout # print[fig] fig.show[]5 để kiểm soát dấu vết nào nên được cập nhật. Chỉ các dấu vết trong hàng Subplot và cột được chỉ định sẽ được cập nhật. Dưới đây là một ví dụ về việc cập nhật màu của tất cả các dấu vết trong cột Subplot thứ hai.
In [23]:
fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By Python Dictionary"}} }] # To display the figure defined by this dict, use the low-level plotly.io.show function import plotly.io as pio pio.show[fig]4
Phương pháp
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]4 cũng có thể được sử dụng trên các số liệu được sản xuất bởi các nhà máy hình hoặc thể hiện âm mưu. Dưới đây là một ví dụ về việc cập nhật các dòng hồi quy được tạo ra bởi Plotly Express để được chấm.
In [24]:
fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By Python Dictionary"}} }] # To display the figure defined by this dict, use the low-level plotly.io.show function import plotly.io as pio pio.show[fig]5
Ghi đè các thuộc tính hiện có khi sử dụng các phương thức cập nhật Jor
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]1 và
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]4 có đối số từ khóa
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Trong ví dụ dưới đây, màu đỏ của các điểm đánh dấu được ghi đè khi cập nhật
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=dict[title=dict[text="A Figure Specified By A Graph Object"]] ] fig.show[]6 trong
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]4 với
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
In [25]:
fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By Python Dictionary"}} }] # To display the figure defined by this dict, use the low-level plotly.io.show function import plotly.io as pio pio.show[fig]6
Cập nhật có điều kiện theo dõi dấu vết
Giả sử các bản cập nhật mà bạn muốn thực hiện cho một tập hợp các dấu vết phụ thuộc vào các giá trị hiện tại của các thuộc tính dấu vết nhất định. Phương pháp
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]4 không thể xử lý tình huống này, nhưng phương pháp
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Như đối số đầu tiên của nó, phương thức
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]4,
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
import plotly.express as px df = px.data.iris[] fig = px.scatter[df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="A Plotly Express Figure"] # If you print the figure, you'll see that it's just a regular figure with data and layout # print[fig] fig.show[]4 và
import plotly.express as px df = px.data.iris[] fig = px.scatter[df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="A Plotly Express Figure"] # If you print the figure, you'll see that it's just a regular figure with data and layout # print[fig] fig.show[]5 đối số để kiểm soát dấu vết nào nên được xem xét.
Dưới đây là một ví dụ về việc sử dụng
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Lưu ý rằng điều này là có thể bởi vì các số liệu biểu thị âm mưu được tạo thành từ một dấu vết riêng cho mỗi cột trong khung dữ liệu đầu vào
In [26]:
fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By Python Dictionary"}} }] # To display the figure defined by this dict, use the low-level plotly.io.show function import plotly.io as pio pio.show[fig]7
Cập nhật hình trục hình
Các số liệu đối tượng đồ thị hỗ trợ các phương thức
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
In [27]:
fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By Python Dictionary"}} }] # To display the figure defined by this dict, use the low-level plotly.io.show function import plotly.io as pio pio.show[fig]8
Ngoài ra còn có các phương pháp
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Các phương thức cập nhật khác
Các số liệu được tạo bằng thư viện đồ thị Plotly.py cũng hỗ trợ:
- Phương thức
38 để cập nhật hình ảnh bố cục nền,Traceback [most recent call last]: File "3_test_img.py", line 38, in out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file] File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open % [filename if filename else fp]] OSError: cannot identify image file
39 để cập nhật chú thích,Traceback [most recent call last]: File "3_test_img.py", line 38, in out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file] File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open % [filename if filename else fp]] OSError: cannot identify image file- và
40 để cập nhật hình dạng.Traceback [most recent call last]: File "3_test_img.py", line 38, in out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file] File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open % [filename if filename else fp]] OSError: cannot identify image file
Chuỗi các hoạt động của con số
Tất cả các hoạt động cập nhật hình được mô tả ở trên là các phương thức trả về một tham chiếu đến hình được sửa đổi. Điều này làm cho nó có thể các hoạt động sửa đổi nhiều chuỗi cùng nhau thành một biểu thức duy nhất.
Dưới đây là một ví dụ về biểu thức chuỗi tạo ra:
- một âm mưu phân tán mặt với các dòng xu hướng OLS bằng cách sử dụng Plotly Express,
- Đặt kích thước phông chữ tiêu đề bằng cách sử dụng
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]
1, - Tắt các đường lưới dọc bằng
28,Traceback [most recent call last]: File "3_test_img.py", line 38, in out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file] File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open % [filename if filename else fp]] OSError: cannot identify image file - Cập nhật mẫu chiều rộng và dấu gạch ngang của các dòng xu hướng bằng cách sử dụng
import numpy as np import plotly.figure_factory as ff x1,y1 = np.meshgrid[np.arange[0, 2, .2], np.arange[0, 2, .2]] u1 = np.cos[x1]*y1 v1 = np.sin[x1]*y1 fig = ff.create_quiver[x1, y1, u1, v1] fig.show[]
4, - và sau đó hiển thị hình bằng cách sử dụng
44.Traceback [most recent call last]: File "3_test_img.py", line 38, in out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file] File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open % [filename if filename else fp]] OSError: cannot identify image file
In [28]:
fig = dict[{ "data": [{"type": "bar", "x": [1, 2, 3], "y": [1, 3, 2]}], "layout": {"title": {"text": "A Figure Specified By Python Dictionary"}} }] # To display the figure defined by this dict, use the low-level plotly.io.show function import plotly.io as pio pio.show[fig]9
Nhiệm vụ tài sản
Thuộc tính theo dõi và bố cục có thể được cập nhật bằng cú pháp gán thuộc tính.Dưới đây là một ví dụ về việc thiết lập tiêu đề hình bằng cách sử dụng gán thuộc tính.
In [29]:
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[ title=go.layout.Title[text="A Figure Specified By A Graph Object"] ] ] fig.show[]0
Và đây là một ví dụ về việc cập nhật phác thảo thanh bằng cách sử dụng gán tài sản.
In [30]:
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[ title=go.layout.Title[text="A Figure Specified By A Graph Object"] ] ] fig.show[]1
Còn Dash thì sao? ¶
Dash là một khung nguồn mở để xây dựng các ứng dụng phân tích, không cần JavaScript và nó được tích hợp chặt chẽ với thư viện đồ thị đồ họa.
Tìm hiểu về cách cài đặt Dash tại //dash.plot.ly/installation.
Ở mọi nơi trong trang này mà bạn thấy
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
Traceback [most recent call last]:
File "3_test_img.py", line 38, in
out_jpg_image = Image.open[out_jpg_file]
File "/home/gaopeng/Envs/venv_celeb_parser/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2687, in open
% [filename if filename else fp]]
OSError: cannot identify image file
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure[ data=[go.Bar[x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2]]], layout=go.Layout[ title=go.layout.Title[text="A Figure Specified By A Graph Object"] ] ] fig.show[]2