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我是一名尝试使用袖扣制作散点图的初学者。包含最佳拟合线的可选参数是 bestfit=True
。生成代码 this chart看起来像这样:
import pandas as pd
from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode
import cufflinks
cufflinks.go_offline(connected=True)
init_notebook_mode(connected=True)
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/inferentialthinking/inferentialthinking.github.io/master/data/nba2013.csv')
df.iplot(
z='Weight'
, x='Age in 2013'
, y='Weight'
, kind='scatter'
, mode='markers'
, xTitle='Age'
, yTitle="Weight"
, title="NBA players' weight and age"
, text='Name'
, theme='solar'
, bestfit=True
#, categories='Position'
)
但是,当我添加参数 categories='Position'
(在本例中删除“#”)以创建颜色分类(将球员分为后卫、中锋和前锋)时,最佳拟合线消失。 See chart of this here.我没有收到任何错误消息,只是不再有最佳拟合线。
袖扣有助于最合适的论点状态:
bestfit : boolean or list
If True then a best fit line will be generated for
all columns.
If list then a best fit line will be generated for
each key on the list.
我想为三个类别中的每一个都获得最佳拟合线(即三个最佳拟合线)。我不明白如何使用列表为“列表中的每个键”生成最佳拟合线。在这种情况下,如果可能的话,如果有人可以解释如何去做,那就太好了?
非常感谢任何帮助!
最佳答案
我真的很喜欢袖扣,但是你在这里的目标是使用 plotly express 更容易:
fig = px.scatter(df,
x = 'Age in 2013',
y = 'Height',
size = 'Weight',
template = 'plotly_dark',
color_discrete_sequence = colors[1:],
color = 'Position',
trendline = 'ols',
title = 'NBA Players weight and age')
这种方法在很多方面类似于袖扣。唯一真正的异常(exception)是 px.scatter
使用 size
而 cufflinks
使用 z
。当然,px.scatter
使用 color
参数为 Position
的每个子类别生成趋势线。
# imports
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
# data
#df = px.data.stocks()
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/inferentialthinking/inferentialthinking.github.io/master/data/nba2013.csv')
colors = px.colors.qualitative.T10
# plotly
fig = px.scatter(df,
x = 'Age in 2013',
y = 'Height',
size = 'Weight',
template = 'plotly_dark',
color_discrete_sequence = colors[1:],
color = 'Position',
trendline = 'ols',
title = 'NBA Players weight and age')
fig.show()
关于python - 在 Python 的袖扣中使用带键的列表以获得最佳拟合线,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/66515597/
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