有没有办法防止绘图上的图例在其方向为水平方向时向上移动到图表中？

Question

语境

我目前正在创建一个数据可视化网络应用程序。我正在使用 Plotly 创建时间序列。我对传说有疑问。

我希望图例保留在底部，因为数据的标签很长，因此会干扰数据的整体尺寸。我选择的方向是水平的。

但当我添加更多数据时，图例会向上移动而不是保持在固定位置，以便可以向下添加新数据。相反，随着新数据添加到图表中，整个图例都会上升。

我的代码如下：

plotly_fig = px.line(data_frame=dataframe_cols1,x=dataframe_cols1.index,y=Columns_select1,
                            width=780, height=730) # Get data from the dataframe with selected columns, choose the x axis as the index of the dataframe, y axis is the data that will be multiselected
        
        # Legend settings
        plotly_fig.update_layout(showlegend=True)       
        plotly_fig.update_layout(legend=dict(
                          orientation = "h",
                          yanchor="bottom",
                          y=-.50,
                          xanchor="right",
                          x=1
                        ))    

问题

添加新数据时如何防止图例向上移动？换句话说，如何将图例固定在其位置以防止其与图表“混合”？

Answer 1

实际上只有一种方法；腾出空间并调整图例位置。

在这种情况下，您可以通过以下方式做到这一点：

1. fig.update_layout(height=1000)
2. fig.update_layout(margin=dict(l=20, r=20, t=20, b=20)
3. fig.update_layout(legend=dict(orientation = "h", yanchor="bottom",y=-1.1,xanchor="left", x=0))

样例图

完整代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly
import plotly.express as px

# data
start = 2021
ncols = 20
nrows = 1000
cols = [str(i) for i in np.arange(start, start+ncols)]
df = pd.DataFrame(np.random.randint(-1,2, (nrows,ncols)), columns = cols).cumsum()
df.iloc[0] = 0

# figure
fig = px.line(df, x=df.index, y=cols,width=780, height=730)

# updating names
fig.for_each_trace(lambda t: t.update(name=t.name + ' Very lengthy name to reproduce the challenge') )
    
# legend position
fig.update_layout(showlegend=True) 
fig.update_layout(legend=dict(
                  orientation = "h",
                  yanchor="bottom",
                  y=-1.1,
                  xanchor="left",
                  x=0)) 

height = 1000
fig.update_layout(
    autosize=False,
    width=750,
    height=height)

fig.update_layout(
    margin=dict(l=20, r=20, t=20, b=20),
    paper_bgcolor="LightSteelBlue")

# plotly.offline.plot(fig, filename='C:/plotlyplots/lifeExp.html')
fig.show()