首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R绘图生成正确的图,但当移动到plot.ly时,x轴不同

在R中,绘图功能非常强大,可以通过各种绘图函数生成各种类型的图形。当使用R绘图生成的图形移动到plot.ly时,可能会出现x轴不同的情况。这是因为R和plot.ly在处理图形时使用了不同的坐标系或默认设置。

R中的绘图函数通常使用基本的坐标系,例如笛卡尔坐标系,其中x轴和y轴分别表示水平和垂直方向的值。而plot.ly可能使用其他类型的坐标系或默认设置,导致x轴的表示方式不同。

为了解决这个问题,可以尝试以下几种方法:

  1. 检查数据格式:确保在将数据传递给plot.ly之前,数据格式是正确的。特别是检查x轴数据的类型和格式是否与plot.ly的要求相匹配。
  2. 调整坐标系:尝试在plot.ly中调整坐标系或设置,以使x轴的表示方式与R中的绘图一致。可以查阅plot.ly的文档或使用其提供的API来进行相应的调整。
  3. 自定义绘图参数:在plot.ly中,可以通过自定义绘图参数来控制图形的显示方式。尝试调整这些参数,特别是与x轴相关的参数,以使其与R中的绘图一致。
  4. 使用其他工具或库:如果无法解决x轴不同的问题,可以考虑使用其他与R兼容的绘图工具或库,例如ggplot2。这些工具通常提供更多的灵活性和自定义选项,可以更好地控制图形的显示方式。

总之,当将R绘图移动到plot.ly时,可能会出现x轴不同的情况。通过检查数据格式、调整坐标系、自定义绘图参数或使用其他工具,可以尝试解决这个问题。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

最强 Python 数据可视化库,没有之一!

,而柱状基本上算是单变量分布分析必备图表之一(虽然它还有一些不足)。...比如,我们可以先用 .pivot() 进行数据透视表分析,然后再生成条形。 比如统计不同发表渠道中,每篇文章带来新增粉丝数: 交互式图表带来好处是,我们可以随意探索数据、拆分子项进行分析。...箱型能提供大量信息,如果你看不到具体数值,你很可能会错过其中一大部分!...X 增加第二条 Y ,因为两个变量范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停显示标签中 为了显示更多数据,我们可以方便地添加文本注释: (带有文本注释散点图) 下面的代码中,我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...在选择一款绘图时候,你最需要几个功能有: 快速探索数据所需一行代码图表 拆分/研究数据所需交互式元素 需要可以深入细节信息选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来,要用 Python

1.9K31

功能强大、文档健全开源 Python 绘图库 Plotly,手把手教你用!

单变量分布:柱状和箱形 单变量分析往往是开始数据分析标准做法,而柱状基本上算是单变量分布分析必备图表之一(虽然它还有一些不足)。...比如,我们可以先用 .pivot() 进行数据透视表分析,然后再生成条形。 比如统计不同发表渠道中,每篇文章带来新增粉丝数: ? ?...交互式图表带来好处是,我们可以随意探索数据、拆分子项进行分析。箱型能提供大量信息,如果你看不到具体数值,你很可能会错过其中一大部分! ?...在上图中,我们用一行代码完成了几件事情: 自动生成美观时间序列 X 增加第二条 Y ,因为两个变量范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停显示标签中 为了显示更多数据,我们可以方便地添加文本注释...在选择一款绘图时候,你最需要几个功能有: 快速探索数据所需一行代码图表 拆分/研究数据所需交互式元素 需要可以深入细节信息选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来,要用 Python

4.1K52
  • 最强最炫Python数据可视化神器,没有之一!

    ,而柱状基本上算是单变量分布分析必备图表之一(虽然它还有一些不足)。...比如,我们可以先用 .pivot() 进行数据透视表分析,然后再生成条形。 比如统计不同发表渠道中,每篇文章带来新增粉丝数: 交互式图表带来好处是,我们可以随意探索数据、拆分子项进行分析。...箱型能提供大量信息,如果你看不到具体数值,你很可能会错过其中一大部分!...X 增加第二条 Y ,因为两个变量范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停显示标签中 为了显示更多数据,我们可以方便地添加文本注释: (带有文本注释散点图) 下面的代码中,我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...在选择一款绘图时候,你最需要几个功能有: 快速探索数据所需一行代码图表 拆分/研究数据所需交互式元素 需要可以深入细节信息选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来,要用 Python

    1.3K10

    Python Plotly交互可视化详解

    ,而柱状基本上算是单变量分布分析必备图表之一(虽然它还有一些不足)。...比如,我们可以先用 .pivot() 进行数据透视表分析,然后再生成条形。 比如统计不同发表渠道中,每篇文章带来新增粉丝数: 交互式图表带来好处是,我们可以随意探索数据、拆分子项进行分析。...箱型能提供大量信息,如果你看不到具体数值,你很可能会错过其中一大部分!...X 增加第二条 Y ,因为两个变量范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停显示标签中 为了显示更多数据,我们可以方便地添加文本注释: (带有文本注释散点图) 下面的代码中,我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...在选择一款绘图时候,你最需要几个功能有: 快速探索数据所需一行代码图表 拆分/研究数据所需交互式元素 需要可以深入细节信息选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来,要用 Python

    54910

    超强 Python 数据可视化库,一文全解析

    ,而柱状基本上算是单变量分布分析必备图表之一(虽然它还有一些不足)。...比如,我们可以先用 .pivot() 进行数据透视表分析,然后再生成条形。 比如统计不同发表渠道中,每篇文章带来新增粉丝数: 交互式图表带来好处是,我们可以随意探索数据、拆分子项进行分析。...箱型能提供大量信息,如果你看不到具体数值,你很可能会错过其中一大部分!...X 增加第二条 Y ,因为两个变量范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停显示标签中 为了显示更多数据,我们可以方便地添加文本注释: (带有文本注释散点图) 下面的代码中,我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...在选择一款绘图时候,你最需要几个功能有: 快速探索数据所需一行代码图表 拆分/研究数据所需交互式元素 需要可以深入细节信息选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来,要用 Python

    1.1K40

    Plotly 初步

    R 等许多语言,其同类产品(Python 领域)是 bokeh,但是 plotly 绘制图表更漂亮(个人感觉),支持类型更多(比如 bokeh 原生不支持 3D 绘图,而 plotly 支持)。...我也曾经写过一篇关于嵌入 bokeh 绘图到博客文章,但是后来还是转到了 plotly。 Plotly 绘图语法和一般还是稍有不同,这篇博文主要就是讲下 plotly 绘图基础。...为了让例子不那么死板,我将我之前写 Python 问卷调查分析文章(下称前文)中重新使用 plotly 绘制,在这个过程中来学习 plotly 绘图。...我先说下 plotly 绘图逻辑(下同): 定义 trace,类似于 matplotlib 中坐标和图形(例如折线),只管画图 定义 layout,就是布局,标题、margin 等 定义 data...但是注意免费账号最多能托管 25 使用 go.FigureWidget:此时就不需要那些了,这是 3.0.0 新特性,直接使用即可,即 备注 1 上面那行代码,备注 1 和 2 都可以删掉了,但是目前存在一个问题是绘制完关掉

    1.2K40

    【Python环境】Python可视化工具综述

    Pandas 我使用pandasDataFrame作为所有不同例子开始。幸运是,pandas支持一个作为matplotlib上一层内建绘图功能。我将用它作为基线。...gglot ggplot与seaborn类似,也建立在matplotlib上,目的是以简单方式改进matplotlib可视化视觉吸引力。与seaborn不同是,它是R中ggplot2一个移植。...我没有找到设置y格式简单方法。Bokeh有更多功能,但在此示例中不做深入探讨。 Pygal Pygal用于创建svg图表。如果正确安装了依赖包,那么也可以保存png文件。...Plot.ly Plot.ly不同之处在于它是一个分析和可视化在线工具。它有一些稳定API,其中包括Python。浏览它网站,你将看见很多丰富交互图形。...ggplot很可能成功,仍在经历成长烦恼, 如果你想要设置自己可视化服务器,Bokeh是一个稳定工具,但是对简单场景可能过犹不及。 Pygal能独立生成交互式svg图形和png文件。

    2.3K100

    Plotly,是时候表演真正技术了

    比如,存在效率更高,互动性更强选择,我们依然继续使用Matplotlib。 在过去几个月里,我意识到我使用Matplotlib唯一原因是我花费了数百小去学习它复杂语法。...在这里,我们仅用一行代码做了很多不同事情: 自动获取时间序列x 添加辅助y,因为我们变量有不同范围 将文章标题添加为悬停信息 我们还可以非常轻松地添加文本注释: tds_monthly_totals.iplot...我们可以使用log(指定为绘图布局)(参见Plotly文档-中布局细节-https://plot.ly/python/reference/)以及数值变量来调整气泡,让图表更复杂一点: tds.iplot...还有很多不同类型。cufflinks还有几个主题,我们可以用来制作完全不同风格。例如,下面我们在“空间”主题中有一个比率,在“ggplot”中有一个展开: ?...06 在Plotly Chart Studio中编辑 当你在Notebook中制作这些,你会注意到图表右下角有一个小链接,上面写着“Export to plot.ly”。

    1.9K20

    Plotly,是时候表演真正技术了(附代码)

    沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用项目或工作。比如,存在效率更高,互动性更强选择,我们依然继续使用Matplotlib。...在这里,我们仅用一行代码做了很多不同事情: 自动获取时间序列x 添加辅助y,因为我们变量有不同范围 将文章标题添加为悬停信息 我们还可以非常轻松地添加文本注释: tds_monthly_totals.iplot...我们可以使用log(指定为绘图布局)(参见Plotly文档-中布局细节-https://plot.ly/python/reference/)以及数值变量来调整气泡,让图表更复杂一点: tds.iplot...还有很多不同类型。cufflinks还有几个主题,我们可以用来制作完全不同风格。例如,下面我们在“空间”主题中有一个比率,在“ggplot”中有一个展开: ?...在Plotly Chart Studio中编辑 当你在Notebook中制作这些,你会注意到图表右下角有一个小链接,上面写着“Export to plot.ly”。

    2.5K20

    (数据科学学习手札43)Plotly基础内容介绍

    notebook中专用方法,即将生成图形嵌入到ipynb文件中,本文即采用后面一种方式(注意,在jupyter notebook中使用plotly.offline.iplot(),需要在之前运行...=True),默认为'Export to plot.ly'   image:str型或None,控制生成图像下载格式,有'png'、'jpeg'、'svg'、'webp',默认为None,即不会为生成图像设置下载方式...,'coupled'表示每一列共享同一个x,每一行共享一个y,'independent'表示每个子xy独立(这在进行量纲相差较大绘制尤为有用)     xgap:float型,0.0-1.0...之间,用于控制子之间水平空白区域宽度占一个子宽度百分比     ygap:同xgap,控制竖直方向上子之间宽度     domain:字典型,设置一页多,子占据区域距离上下左右边界宽度情况...y:同x,控制子区域上下端分别与床上端距离百分比   以上就是plotly绘图基础部分,如有笔误,望指出。

    3.6K40

    Python可视化神器——Plotly详细教程

    =True),默认为'Export to plot.ly'   image:str型或None,控制生成图像下载格式,有'png'、'jpeg'、'svg'、'webp',默认为None,即不会为生成图像设置下载方式...绘图语法规则 2.4 定义Layout plotly中图像图层元素与底层背景、坐标等是独立开来,在我们通过前面介绍内容,定义好绘制图像需要对象之后,可以直接绘制,如果想要在背景图层上有更多自定义化内容...,同rows,控制网格列数     pattern:str型,用于控制一页多图中子之间坐标共享情况,'coupled'表示每一列共享同一个x,每一行共享一个y,'independent'表示每个子...    domain:字典型,设置一页多,子占据区域距离上下左右边界宽度情况,其主要键如下:       x:list型,格式为[x1,x2],x1控制子区域左端与床左端距离,x2控制子区域右端与床左端距离...,x1、x2都代表百分比,在0.0-1.0之间取值       y:同x,控制子区域上下端分别与床上端距离百分比   以上就是plotly绘图基础部分,如有笔误,望指出。

    28.3K63

    数据可视化详解+代码演练

    一、Matplotlib数据可视化 Matplotlib是一个Python2D绘图库,开发者使用Matplotlib仅需要几行代码便可以轻松绘图生成柱状、散点图、折线图、盒、琴等。...完整绘图程序如下所示,包括图例、坐标、取值范围、刻度值、标题、注解等内容。...sqrt{x}$') # 坐标 ax = plt.subplot(111) ax.spines['right'].set_color('none') # 去掉右边边框线 ax.spines...) plt.ylim(-1.5, 4.0) # 设置 x, y 刻度值 plt.xticks([2, 4, 6, 8, 10], [r'2', r'4', r'6', r'8', r'10'])...常用属性有hue:对数据按照不同类型先做分组,再分别对每组数据绘图;col:用于多列数据都出现分组;markers:用哪种符号对数据进行标注,Ci:是否开启置信区间;color、data、x、y等

    1.2K40

    Matplotlib可视化指导手册

    一幅数据基本上包括如下结构: Data: 数据区,包括数据点、描绘形状 Axis: 坐标,包括 X 、 Y 及其标签、刻度尺及其标签 Title: 标题,数据描述 Legend: 图例,区分图中包含多种曲线或不同分类数据...按照绘图结构,可将数据绘制分为如下几个步骤: 导入 matplotlib 包相关工具包 准备数据,numpy 数组存储 绘制原始曲线 配置标题、坐标、刻度、图例 添加文字说明、注解 显示、保存绘图结果...设置坐标 # 坐标 ax = plt.subplot(111) ax.spines['right'].set_color('none') # 去掉右边边框线 ax.spines['top']....设置坐标取值范围 # 设置 x, y 取值范围 plt.xlim(x.min() * 1.1, x.max() * 1.1) plt.ylim(-1.5, 4.0) # 设置 x, y 刻度值...标记参数marker marker参数设定在曲线上标记特殊符号,以区分不同线段。常见形状及表示符号如下图所示: ?

    1.4K50

    Matplotlib使用(1)

    (不必太担心画布,这是至关重要,因为它实际上是绘制对象来获得绘图对象,作为用户,您几乎看不见它)。一个图形可以包含任意数量Axes,通常至少包含一个。...Axes类和它成员函数是主要入口点与OO接口工作。 Axis 这些是类似数字线对象。他们负责设置图形限制并生成刻度(标记)和刻度标签(标记刻度字符串)。...这样艺术家不能被多个共享,也不能从一个动到另一个。 使用Matplotlib本质上有两种方法: 显式创建图形和,并在其上调用方法(“面向对象(OO)样式”)。...所以可以做到(OO风格) 代码不一样,结果一样,体现了,包在大方向上绘图得两种方法 对于一些经常要绘制得,可以考虑函数得方法就像这样: 一旦图形很复杂,这种方法是个不错选择 性能 无论是以交互方式浏览数据还是以编程方式保存大量绘图...数字很大,最好看到最大区别,请尝试最大化GUI并与之交互: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib

    2K30

    Pandas知识点-绘制统计

    绘图为了显示(show()方法)图形,会导入matplotlib.pyplot(as plt),可以使用plt对象xticks()方法设置x刻度值,刻度值倾斜度等,yticks()同理。...绘制散点图,通过x参数和y参数指定散点图x数据和y数据。x和y都是DataFrame中列标签,绘图时会根据列标签读取对应列数据。 s: 使用s参数设置散点图中点大小。...此时x刻度值会被自动隐藏,将colorbar参数设置成False,可以隐藏颜色渐变,重新显示x刻度值。...设置bottom参数后,柱状会沿y方向上,如设置为200,则柱状图上200,从y坐标为200地方开始绘制,柱状长度不发生改变。例子中0.5相对于2000多数值差距太大,看不出来。...color: color参数用于设置柱状颜色,前面折线图和散点图是用c参数,有一点差异。柱状图中有多组数据,最好传入一个数组,使不同柱状颜色不一样,方便区分。

    3.6K20
    领券