标签: plotly.graph-objects

我试图在原始图上方创建一个链接的边际图，具有相同的 x 轴但具有不同的 y 轴。

我已经看到，在plotly.express包中有 4 个选项，您可以在散点图上创建 margin_x 图，但它们都基于与 x 和 y 相同的列。

就我而言，我的 x 轴上有一个日期，y 轴上有某物的比率，我试图生成该比率所基于的样本的直方图边际分布图（位于样本列中） df）。

我正在简化我所尝试的内容，但不会减少任何重要细节：

import pandas as pd
import plotly.express as px

df = pd.DataFrame(
    {
        "date": [pd.Timestamp("20200102"), pd.Timestamp("20200103")],
        "rate": [0.88, 0.96],
        "samples": [130, 1200])
    }
)

fig = px.scatter(df, x='date', y='rate', marginal_x='histogram')
fig.show()

我基于的文档： https: //plotly.com/python/marginal-plots/

我想要的结果： 示例：

不同之处在于我使用聚合 df，因此我的计数只是 1，而不是样本数量。

有任何想法吗？

谢谢！

对于研究数据可视化，我想在 Plotly 中制作动画 3D 曲面图。目标是观察盒子内温度随时间的变化。但我不知道如何让它动起来。

目前我只有在给定时间我的情节。这是我的代码：

import plotly
import plotly.graph_objects as go
#import plotly.express as px
import pandas as pd
#import numpy as np

#read CSV
z_data = pd.read_csv('data1.csv')# Read data from a csv

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

#projection 2D
fig.update_traces(contours_z=dict(show=True, usecolormap=True,
                                  highlightcolor="tomato", project_z=True),
                                  colorscale='portland')

#fig
fig.update_layout(title='data HEATPILES', autosize=False, width=650, height=500, margin=dict(l=0, r=0, b=0, t=0))

#show
plotly.offline.plot(fig)

data1.csv 只是这个： data1.csv

但我有更多关于时间函数的点位置的数据，我想制作一个动画情节，这样我们就可以清楚地看到时间的演变。

这是给定时间的结果 给定时间的绘图

我在plotly文档中看到，可以从这里使用 px.scatter 和 px.line 制作动画，从那里我们可以使用图像来制作动画，所以我想使用曲面图是可能的。

• 这是动画的一些示例：https ://plotly.com/python/#animations
• 以下是 3D 曲面图的一些示例：https://plotly.com/python/3d-surface-plots

如果您能帮助我，我将非常感激！感谢您的帮助，

提奥菲勒

1. 我希望不使用绘图对象在多类别条形图中显示内部类别标签
2. 此外，我希望旋转外部类别标签的标签

这是我的代码

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

df = pd.DataFrame({
  "City": ["Toronto", "Toronto", "Toronto", "CPH", "CPH", "London", "London"],
  "Tower name": ["T1", "T2", "T3", "T4", "T5", "T6","T7"],
  "Height": [1.0, 1.5, 2.0, 3.0, 4.0, 2.0 ,5.0],
})

fig = go.Figure(go.Bar(x=df.loc[:,["City", "Tower name"]].T.values, y=df["Height"].values))
fig.show()

该代码给出以下输出：

期望的输出如下图所示：

为了隐藏内部类别，我尝试在数据中创建一个空列，如下所示，但这不起作用

df['empty'] = ""
fig = go.Figure(go.Bar(x=df.loc[:,["City", "Tower name"]].T.values, y=df["Height"].values))
fig.update_xaxes(ticktext = df['empty'])
fig.show()

为了旋转刻度线，我使用了tickangle，但这只会旋转内部类别。城市名称保持不变

fig = go.Figure(go.Bar(x=df.loc[:,["City", "Tower name"]].T.values, y=df["Height"].values))
fig.update_xaxes(tickangle = -90)
fig.show()

这是该线程的后续问题：删除分组绘图表达条形图中的空条，以使每组条形之间的视觉距离相等

当我尝试将 add_trace 添加到 sunbplots 时，出现此错误。该图是一个图形对象对象。

fig = make_subplots(rows = len(dfbh['client'].value_counts().index.tolist()), cols = 1)
scatbh = go.Scatter3d(x=dfbhtemp['x_local'], y=dfbhtemp['y_local'], z=dfbhtemp['z_local'], mode = 'markers', )
scatrun = go.Scatter3d(x=dfrunstemp['x_local'], y=dfrunstemp['y_local'], z=dfrunstemp['z_local'], mode = 'markers')
fig.add_trace(scatbh, row = 1, col = 1)
fig.add_trace(scatrun, row = 1, col = 1)
fig.show()

ValueError:  Trace type 'scatter3d' is not compatible with subplot type 'xy'
at grid position (2, 1)

当使用没有行或列的子图时，这些图正常绘制。

我正在尝试使用绘图对象来可视化来自不同 pandas 数据帧的时间戳。成功添加跟踪作为 go.Scatter() 图后，我现在想添加 px.timeline() 图作为跟踪。这一般可以吗？

这是我的代码：

import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go


df=pd.read_json(file1.json)
df2=pd.read_json(file2.json)
df3=pd.read_json(file3.json)

fig = go.Figure(layout=layout)
fig.add_trace(
    go.Scatter(x=df.column1, y=df.column2, name='name1', mode='markers')
)
fig.add_trace(
    go.Scatter(x=df2.column1, y=df2.column2, name='name2', mode='markers')
)
fig.add_trace(
    go.Scatter(x=df3.column1, y=df3.column2, name='name3', mode='markers')
)
#### add px trace ###
fig.update_traces(marker_size=10)

fig.show()

到目前为止，这运作良好。现在，我想将 px.timeline() 图添加为我的图形的跟踪。我试过：

fig.add_trace(
    px.timeline(df,x_start="column1",
                x_end="column2", y='column3')

这会引发值错误：

ValueError: 
    Invalid element(s) received for the 'data' property of [...]

是否有解决方法可以将 px.-Plots 添加到 go.Figure() ？