以绘图方式创建 3d 曲面图

Question

我有以下数据：

我正在尝试绘制 x=long, y=short, z=balance

我是这样做的：

fig.add(go.Scatter3d(x=results['long'], y=results['short'], z=results['balance']))

我得到了类似的东西：

我真正要找的是一个表面，就像这个例子：

所以，按照示例的代码，我做了：

fig.add_surface(x=results['long'], y=results['short'], z=results['balance'], row=2, col=1)

但：

它不仅不显示任何数据，而且似乎完全忽略了子图布局并绘制了所有内容。

这是完整的代码：

fig = make_subplots(rows=2, cols=1, specs=[[{'type': 'xy'}], [{'type': 'scene'}]])

fig.add_trace(go.Scatter(x=series1['timestamp'], y=series1['data'], line_color='red', name='series 1'), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Scatter(x=series2['timestamp'], y=series2['data'], line_color='blue', name='series 2'), row=1, col=1)
fig.update_yaxes(title_text="USD", row=1, col=1)

fig.add_surface(x=results['long'], y=results['short'], z=results['balance'], row=2, col=1)
fig.show()

所以，我的问题是：

• 如何根据我拥有的数据创建平滑的表面？
• 我错过了什么关于布局？

Answer 1

尝试文档中的 3D 曲面图（此处）。下面提供了一个例子。我认为，你可以改变z_data- 这就是你所需要的：

import plotly.graph_objects as go

import pandas as pd

# Read data from a csv
z_data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/api_docs/mt_bruno_elevation.csv')

fig = go.Figure(data=[go.Surface(z=z_data.values)])

fig.update_layout(title='Mt Bruno Elevation', autosize=False,
                  width=500, height=500,
                  margin=dict(l=65, r=50, b=65, t=90))

fig.show()