fis*_*acp 3 python plotly plotly-python
我开始学习更多关于 plotly 和 pandas 的知识,并有一个多变量时间序列,我希望使用 plotly.express 功能进行绘制和交互。我还希望我的绘图具有水平滚动条,以便初始绘图用于预先指定的初始时间间隔。这是我的示例,涉及三个时间序列以及 10 万个时间点:
import plotly.express as px
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(123)
e = np.random.randn(100000,3)
df=pd.DataFrame(e, columns=['a','b','c'])
df['x'] = df.index
df_melt = pd.melt(df, id_vars="x", value_vars=df.columns[:-1])
fig=px.line(df_melt, x="x", y="value",color="variable")
fig.show()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
(对于我的最终目的,时间序列会更大——在 90 万多个时间点中可能有 40 到 70 个时间序列。)
这将创建一个图形,我可以使用 plotly.express 功能与之交互,例如缩放、平移、矩形选择等。
有没有一种方法可以增加它,以便初始图仅显示前 500 个时间点,并且滚动条允许我调查随着时间的增加会发生什么?
在空闲时使用 Mac OS 10.15.4 和 Python 3.7。我希望在 IDLE 中而不是在 Jupyter notebook 环境中创建它。
最简单的方法是将以下内容添加到您的设置中:
fig.update_layout(xaxis=dict(rangeslider=dict(visible=True),
type="linear"))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
你会得到:
这将使您能够对原始图形进行子集化和平移:
完整代码:
import plotly.express as px
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(123)
e = np.random.randn(100000,3)
df=pd.DataFrame(e, columns=['a','b','c'])
df['x'] = df.index
df_melt = pd.melt(df, id_vars="x", value_vars=df.columns[:-1])
fig=px.line(df_melt, x="x", y="value",color="variable")
# Add range slider
fig.update_layout(xaxis=dict(rangeslider=dict(visible=True),
type="linear")
)
fig.show()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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