scn*_*erd 5 python drop-down-menu plotly
我正在尝试使用Plotly和下拉图将多个可选图形嵌入单个图。我遵循了Plotly中的下拉示例,但它们仅显示了如何更改图形特征(如可见或类型),而不显示基础数据。在我的情况下,我有一个固定的X轴,并且想要更改Y值。这是一个可以在jupyter笔记本中运行的最小工作示例:
import plotly
from plotly import graph_objs as go, offline as po, tools
po.init_notebook_mode()
import numpy as np
import json
x = list(np.linspace(-np.pi, np.pi, 100))
values_1 = list(np.sin(x))
values_2 = list(np.tan(x))
line = go.Scatter(
x=x,
y=values_1
)
updatemenus = [
{
'buttons': [
{
'method': 'restyle',
'label': 'Val 1',
'args': [
{'y': json.dumps(values_1)},
]
},
{
'method': 'restyle',
'label': 'Val 2',
'args': [
{'y': json.dumps(values_2)},
]
}
],
'direction': 'down',
'showactive': True,
}
]
layout = go.Layout(
updatemenus=updatemenus,
)
figure = go.Figure(data=[line], layout=layout)
po.iplot(figure)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但是,虽然该方法似乎像一般图形属性所宣传的那样工作(例如“ visible”),但是当我使用“ y”时,它会产生一条直线,其中y从0到len(y),而不是实际数据我给了 这是初始渲染的图像,然后当我为Tan(X)图选择下拉项然后返回到Sin(X)时会发生什么:
如何将多个图形的数据嵌入到单个图形中,以便用户可以选择要查看的图形?
ves*_*and 14
从版本 4 开始,您不必担心离线与在线功能。所以去掉from plotly import graph_objs as go, offline as poand po.init_notebook_mode(),直接使用import plotly.graph_objects as go. 我已经用完整的代码片段更新了我的原始答案,该代码片段在最后使用plotly.graph_objects显示了具有多个跟踪的整个方法。问题的解决方案仍然存在,即:
'y'inupdatemenus不接受单个列表作为参数,而是一个列表列表,例如'y' = [values_1]wherevalues_1本身就是一个列表。所以只需更换你的线条
{'y': json.dumps(values_1)}, 和 {'y': json.dumps(values_2)},和
{'y': [values_1]}, 和 {'y': [values_2]},获取不同选项的这些图,Val 1并且Val 2:
一些细节:
Values_1不出所料,这是一个长度为 100 的列表,其中每个元素的类型为 numpy.float。替换json.dumps(values_1)为values_1, 和json.dumps(values_2)withvalues_2将呈现与您的问题相同的图。这些图只是直线的原因似乎是正在绘制的列表的长度,而不是该列表中包含的值。或者类似的东西。
设置'y' = values_1与将单个列表分配给'y'. 但是'y'inupdatemenus不会将单个列表作为参数,而是将列表作为 in 之类的列表'y' = [values_1]。为什么?因为您可能希望在同一个图中绘制多个列表,例如'y' = [values_1, values_1b]. 看一看:
下拉选项 Var 1 的绘图:
下拉选项 Var 2 的绘图
import plotly
from plotly import graph_objs as go, offline as po, tools
po.init_notebook_mode()
import numpy as np
import json
x = list(np.linspace(-np.pi, np.pi, 100))
values_1 = list(np.sin(x))
values_1b = [elem*-1 for elem in values_1]
values_2 = list(np.tan(x))
values_2b = [elem*-1 for elem in values_2]
line = go.Scatter(
x=x,
y=values_1
)
line2 = go.Scatter(
x=x,
y=values_1b
)
updatemenus = [
{
'buttons': [
{
'method': 'restyle',
'label': 'Val 1',
'args': [
{'y': [values_1, values_1b]},
]
},
{
'method': 'restyle',
'label': 'Val 2',
'args': [
{'y': [values_2, values_2b]},
]
}
],
'direction': 'down',
'showactive': True,
}
]
layout = go.Layout(
updatemenus=updatemenus,
)
figure = go.Figure(data=[line, line2], layout=layout)
po.iplot(figure)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
# imports
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
# data
x = list(np.linspace(-np.pi, np.pi, 100))
values_1 = list(np.sin(x))
values_1b = [elem*-1 for elem in values_1]
values_2 = list(np.tan(x))
values_2b = [elem*-1 for elem in values_2]
# plotly setup]
fig = go.Figure()
# Add one ore more traces
fig.add_traces(go.Scatter(x=x, y=values_1))
fig.add_traces(go.Scatter(x=x, y=values_1b))
# construct menus
updatemenus = [{'buttons': [{'method': 'update',
'label': 'Val 1',
'args': [{'y': [values_1, values_1b]},]
},
{'method': 'update',
'label': 'Val 2',
'args': [{'y': [values_2, values_2b]},]}],
'direction': 'down',
'showactive': True,}]
# update layout with buttons, and show the figure
fig.update_layout(updatemenus=updatemenus)
fig.show()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
| 归档时间: |
|
| 查看次数: |
1715 次 |
| 最近记录: |