在plot_ly中叠加散点区域

是指在数据可视化中，使用plot_ly库来创建散点图，并在同一图表中叠加显示多个散点区域。

散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表，其中每个点代表一个数据观测值。而叠加散点区域则是在散点图的基础上，通过添加不同的区域来表示不同的数据集或数据类别。

对于在plot_ly中叠加散点区域，可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库和模块，包括plot_ly库和其他辅助库（如果需要）。
准备要绘制的数据集，确保数据集包含所需的变量。
使用plot_ly函数创建一个散点图的初始图表对象，并指定x和y轴上的变量。
可选地，根据需要添加其他散点图参数，如颜色、大小和形状等。
使用add_trace函数向图表对象中添加其他散点图区域。可以多次调用add_trace来添加多个散点图区域。
根据需要设置图表的布局、标题和轴标签等。
最后，使用layout函数将所有设置应用到图表上，并使用plot函数进行显示。

需要注意的是，plot_ly是plotly库的函数之一，plotly是一种强大的数据可视化工具，可以创建交互式和高度定制化的图表。plot_ly库支持多种类型的图表，并提供了丰富的参数和选项来调整图表的外观和功能。

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，传入geoplot.crs中的对象 hue：当需要根据df中的某列或外部的其他序列数据来映射散点的色彩时，可传入对应df中指定列名或外部序列数据，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib...不为None时，用于设定散点大小尺寸范围，格式为(min, max) s：当scale设置为None时，用于控制散点的尺寸大小 color：当hue设置为None时，用于控制散点的填充色彩 marker...：用于设定散点的形状 alpha：控制全局色彩透明度 linewidths：控制散点轮廓宽度 edgecolors：控制散点轮廓颜色 legend：bool型，用于控制是否显示图例 legend_var...值得注意的是在我们映射值到散点大小上时，默认条件下会自动在图例中按照等间距法分出5段，这样得到的图例各个圆圈大小过渡保证了均匀。...，使用到的数据在我的Github仓库对应本文路径下的Berlin文件夹中。

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