전체 글12 [python.plotly] Scatter Traces - Styling: lines(key: line, line_dash, line_width) 앞선 글에서 Scatter Traces를 통해서 chart를 생성했다면 기본 trace에 나만의 style를 표현하고 싶을 것 같습니다. 본 페이지에서는 lines trace의 선 모양이나 두께 변경하여 style를 가미하는 방법을 알려드리겠습니다. *key: line, line_dash, line_width 정보 참조 line Code: fig.update_traces(line=dict(...), selector=dict(type='scatter')) Type: dict containing one or more of the keys listed below. dash Code: fig.update_traces(line_dash=, selector=dict(type='scatter')) Type: stri.. 2023. 2. 8. [python.plotly] Scatter Traces - Scatter, Text, Line charts(key: mode, text, textposition) python.plotly를 통해서 chart를 생성하고 다루기 위해선, Figure의 plotly.graph_objects의 인스턴스 혹은 dict를 다룰 줄 알아야 합니다. 기본적인 것부터 디테일한 부분까지 chart의 여러 부분들을 수정/조작할 수 있도록 이 블로그를 통해서 설명 드릴 예정입니다. 다양한 graph_objects들이 있지만, 주로 다루게 될 종류는 Scatter와 Bar traces로 설명 드릴 예정입니다. Scatter Traces Scatter Traces는 python.plotly에서 가장 많이 사용되는 graph_objects입니다. 그 이유는 scatter charts, line charts, text charts 그리고 bubble charts를 모두 구현해 낼 수 있기 때.. 2023. 2. 8. [python.plotly] Interactive(HTML)vs Static export(Images) python.plotly의 Output python.plotly로 생성한 chart output을 두 가지 방식으로 저장 가능합니다. 첫번째로 Static export 방법은 chart를 이미지로 저장 가능합니다. Raster 형식으로는 PNG, JPEG, and WebP으로 저장이 가능하며, Vector 형식으로는 SVG와 PDF로 저장 가능합니다. write_image 매서드를 이용하여 저장합니다. static export fig.write_image("fig_png.png") fig.write_image("fig_jpeg.jpeg") fig.write_image("fig_webp.webp") fig.write_image("fig_svg.svg") fig.write_image("fig_pdf.pdf".. 2023. 2. 5. [python.plotly] Express(px), graph object(go)를 이용한 chart 생성 Plotly Express vs Graph Objects python.plotly로 chart를 2 가지 방식으로 생성할 수 있습니다. px라고 불리는 plotly.express는 한 줄 형식의 간단한 표현으로 전체 chart를 생성할 수 있습니다. 그래서 처음 python.plotly를 시작하는 사용자에게 권장되는 방법입니다. 이 plotly.express 함수는 graph object를 내부적으로 사용하여 Chart/Figure 인스턴스를 생성합니다. ( 결론적으로 "오리지널은 graph object이다."라는 점입니다. ) go라고 불리는 plotly.graph_objects는 px와 비교했을 때, chart의 디테일한 부분을 컨트롤 할 수 있습니다. 그래서 chart define에 다양 옵션들이 .. 2023. 2. 5. 이전 1 2 3 다음
