UI# Plotly Plotly 简介 Poltly 基础 图结构 图的属性 data layout frames 属性设置 坐标系 创建图 低级接口 字典接口 图对象接口 将图对象转换为字典和 JSON 高级接口 Plotly Express 图对象 Figure 构造器 图工厂 创建子图 更新图 添加轨迹 给子图添加轨迹 添加轨迹的便利函数 魔法下划线表示法 更新轨迹 更新布局 额外的更新图方法 使用更新方法 overwrite 现有属性 有条件地更新轨迹 更新轴 其他更新方法 链接图操作 属性赋值 图渲染 使用渲染器框架显示图 在 Dash 中显示图 在 Dash 中 Plotly Charts 设置默认渲染器 覆盖默认渲染器 内置的渲染器 交互式渲染器 notebook notebook_connected kaggle 和 azure colab browser firefox、chrome 和 chromium iframe 和 iframe_connected plotly_mimetype jupyterlab、nteract 和 vscode 静态图像渲染器 png、jpeg 和 svg PDF 其他杂项渲染器 JSON 多个渲染器 自定义内置渲染器 使用 ipywidgets 显示图 多轴图 两个 Y 轴 Dash 中的多个轴 多轴子图 多轴 Plotly 填充区域 plot 使用 plotly.express 填充 plot 在 Dash 填充区域 plot 使用 plot.graph_objects 填充区域图表 基本覆盖区域图 没有边界线的覆盖区域图 区域图内部填充 堆叠区域图 具有归一化值的堆叠区域图 选择悬停点 参考 Plotly 水平线、垂线和矩形 添加文本注释 添加到多个层/子图 参考 图对象 什么是图对象? 何时直接使用图对象 混合子图 几何形状 向 Figure 添加线条和多边形 用散点图轨迹绘制形状 相对于 Axis 数据定位的垂直和水平线 相对于 Plot 和 Axis 数据定位的线 相对于 Axis 数据定位的矩形 相对于 Plot 和轴数据的矩形定位 相对于轴的位置和长度放置矩形 高亮显示矩形形状的时间序列区域 相对于轴数据定位的圆 高亮使用圆形形状的散点簇 带有圆形形状的维恩图 向子图添加形状 添加相同的形状到多个子绘图 SVG 路径 地图 地图绘制入门 基础地图 WGS84 使用高德地图 GCJ-02 使用天地图 CGCS2000 Mapbox 密度热图 Stamen 地形基础地图（不需要标记）：使用 plotly.graph_objects 的密度 mapbox PyGIS PyGIS 快速上手 空间数据 向量数据 点 折线 多边形 栅格数据 对象与域 对象视角 域视图 尺度 属性表 测量级别 数据类型 数据存储格式 向量量数据文件格式 GeoJSON GeoPackage Shapefile File Geodatabase 光栅数据文件格式 空间向量数据 GeoPandas 简介 数据结构 GeoSeries GeoDataFrame 空间点线多边形 创建 GeoDataFrame 几何 GeoDataFrame 组件 从坐标列表中创建点 从经纬度（lat, lon） CSV 创建点 创建空间线条 创建空间多边形 创建空间点（必须承认这是漫长的过程） 光栅数据 为数组分配空间数据 测试 坐标系 向量运算 向量数据的属性和索引 创建新属性 索引和选择数据 按索引位置选择 不同的索引选择 按位置划分的子集点 邻域分析 —— 缓冲区，最近邻 缓冲区分析 最近邻分析 Shapely 最近的点 geopanda 最近的点 合并数据 & 分解多边形 访问数据 输入人口普查数据 提取空间数据 设置 空间覆盖和连接 点密度度量——计数和核密度 计数点在矩形或六边形网格或多边形 分组
