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是否可以使用 Plotly Dash 创建线条颜色渐变的折线图（纯粹为了美观）？

我尝试使用类似的东西：

'line': {'color': 'linear-gradient(90deg, red, red 60%, white)' }

绘图破折号中的整个图形代码示例：

dcc.Graph(
    id='MORTGAGE_RATES',
    figure={
        'data': [
             { "x": MORTGAGE30US['date'],"y": MORTGAGE30US['value'],"mode": "lines","name": '30 YR', 'line': {'color': 'linear-gradient(90deg, red, red 60%, white)' }},
             { "x": MORTGAGE15US['date'],"y": MORTGAGE15US['value'],"mode": "lines","name": '15 YR',},
        ],
        'layout': {
            'title': 'MORTGAGE RATES',
            "paper_bgcolor": "rgb(46, 54, 65)",
            "plot_bgcolor": "rgb(46, 54, 65)",
            'font': {
                'color': "rgb(255,255,255)"
            }
        }
    }
)

正如您从屏幕截图中看到的，网格线直接从框的中间开始。

• 对于折线图来说，这很好，因为网格从轴标签上的描述开始
• 对于热图，我宁愿让轴绕着盒子走
• 例如，2020-01 的 y 轴线（标记为红色）应向右移动（标记为绿色），使其看起来像一张直纹纸。

有什么办法可以用情节来做到这一点吗？

这是热图的设置：

colorscale= [[0, 'yellow'], [0.7, 'red'], [1, 'darkred']]


trace_activity = go.Heatmap(
                   z=activity_orgname['activity'],
                   x=activity_orgname['month'],
                   y=activity_orgname['org_name'].astype(str),
                   hoverongaps = False,colorscale=colorscale)

layout = go.Layout(title='Activity "' + ac_name + '" per Month:',
                  xaxis={'type':'category', "gridcolor": "rgba(157, 166, 0, 1)"}, 
                  yaxis={'type':'category', "gridcolor": "rgba(157, 166, 0, 1)"}, 
                  plot_bgcolor="white")

fig = go.Figure(data=[trace_activity], 
                layout=layout, 
                )

iplot(fig)

我有一个时间序列的数据框图以及一个数值列表，我想在其中绘制垂直线。该图是使用 cufflinks 包创建的交互式图。这是一个包含 1000 个时间值的三个时间序列的示例，我想在 500 和 800 处绘制垂直线。我使用“axvlinee”的尝试是基于我在类似帖子中看到的建议：

import numpy as np
import pandas as pd
import cufflinks

np.random.seed(123)
X = np.random.randn(1000,3)  
df=pd.DataFrame(X, columns=['a','b','c'])
fig=df.iplot(asFigure=True,xTitle='time',yTitle='values',title='Time Series Plot')
fig.axvline([500,800], linewidth=5,color="black", linestyle="--")
fig.show()

错误消息指出“Figure”对象没有属性“axvline”。

我不确定这条消息是由于我对基本图缺乏了解还是源于使用 igraph 的限制。

我当前的代码使用 for 循环来填充绘图线图，通常会添加数百个趋势：

fig.add_trace(go.Scatter(
        x=x_axis_data,
        y=y_axis_data,
        mode='lines',
        legendgroup="Data Group 1",
        name='Data',
        line=dict(
            color='royalblue',
            dash ='dot',
            width=3.5,
        )
    ),row=1,col=j)   

添加所有跟踪后，我将使用以下设置（我理解这是默认设置）：

 fig.update_layout(showlegend=True)

我的问题是，在情节图例中，当我想要显示以下任一内容时，我最终会为每个轨迹提供一个图例标题：

1) 仅唯一的迹线名称（无重复），或 2) 图例组名称（每个仅 1 次，每个趋势不添加一个）。

有没有办法在不添加虚拟痕迹等的情况下做到这一点？仅供参考，我已经查看了以下资源：https://plotly.com/python/legend/。如果我没有使用 for 循环使用一个Fig.add_trace 函数填充多个跟踪，那么这将按原样工作，但我无法让它用 for 循环填充的图例执行我想要的操作。谢谢。

我目前正在尝试开发一个曲面图来检查以下数据框的结果。我想在 x 轴上绘制噪声的增加值，在 y 轴上绘制 mu 的增加值，在 z 轴上绘制点估计值。查看 ggplot2 和 ggplotly 后，不清楚如何在表面或 3D 图中绘制这些列中的每一列。

 df <-  "mu noise0    noise1     noise2     noise3    noise4    noise5
    1      1  0.000000  0.9549526  0.8908646  0.919630  1.034607
    2      2  1.952901  1.9622004  2.0317115  1.919011  1.645479
    3      3  2.997467  0.5292921  2.8592976  3.034377  3.014647
    4      4  3.998339  4.0042379  3.9938346  4.013196  3.977212
    5      5  5.001337  4.9939060  4.9917115  4.997186  5.009082
    6      6  6.001987  5.9929932  5.9882173  6.015318  6.007156
    7      7  6.997924  6.9962483  7.0118066  6.182577  7.009172
    8      8  8.000022  7.9981131  8.0010066  8.005220  8.024569 …

我正在尝试用 Plotly 制作 2*7 的子图。

我想使用 foor 循环迭代我的数据，为子图中的每个位置制作不同的饼图。\n我面临 2 个问题，我不知道如何在迭代时给出位置。\n而且我也不'即使我调用“show”方法，我的身材上也没有任何东西。

import plotly.graph_objs as go\nfrom plotly.subplots import make_subplots\nlabels = stock_by_portals_private.index\n\nspec=[[{'type':'domain'}, {'type':'domain'}, {'type':'domain'}, {'type':'domain'}, {'type':'domain'}, \n{'type':'domain'}, {'type':'domain'}],\n  [{'type':'domain'}, {'type':'domain'}, {'type':'domain'}, {'type':'domain'}, {'type':'domain'}, \n{'type':'domain'}, {'type':'domain'}]]\n\nfig = make_subplots(rows=2, cols=7, specs=spec, print_grid=True)\ni = 1\nj = 1\nfor label in labels:\n    private = stock_by_portals_private[stock_by_portals_private.index == label]['id']\n    pro = stock_by_portals_pro[stock_by_portals_pro.index == label]['id']\n    fig.add_trace(go.Pie(labels=['PRO', 'PRIVATE'], values=[pro , private ],\\\n                     name="R\xc3\xa9partition des annonceurs par portail: " + str(label)), 1,1)\n\nfig.update_traces(hoverinfo='label+percent+name', textinfo='none')\nfig = go.Figure(fig)\nfig.show()\n

如何在plotlyexpress中找到趋势线的系数？

例如，我使用下面的代码来绘制趋势线，但现在我想知道系数。

import plotly.express as px

px.scatter(df, x='x_data', y='y_data', trendline="ols")

我对 R 还很陌生，我正在尝试组装一个 Flexdashboard，它从用户输入中获取 x 和 y 变量并返回这些值的图表。到目前为止，我可以在下面的代码中使用 ggplotly 生成所需的图表。

output$scatter <-renderPlotly({
  
  cat('input$x=',input$x,'\n')
  cat('input$y=',input$y,'\n')
  p <- ggplot(Merged_data_frame_hcat, aes_string(x=input$x, y=input$y)) +
       geom_point()+
       theme_minimal(base_size = 14) 
  g <- ggplotly(p, source = 'source') %>%
       layout(dragmode = 'lasso',
       margin = list(l = 100),
       font = list(family = 'Open Sans', size = 16))
})

然而，我意识到使用 ggplotly，我的 x 轴的定义并不像我使用plot_ly 在仪表板外部绘制相同变量时那样定义。 有没有办法在 Flexdashboard 旁边使用plot_ly？到目前为止，我写了这个，但没有用。顺便说一句，我在这里使用 noquote 因为plot_ly 没有很好地接受作为字符串的输入名称

output$scatter <-renderPlotly({
  
  cat('input$x=',input$x,'\n')
  cat('input$y=',input$y,'\n')
  if (length(input$y) == 2){
     x1 = noquote(input$x)
     y1 =noquote(input$y[1])
     y2 = noquote(input$y[2])
  
   plot_ly(Merged_data_frame_hcat)%>%
     add_lines(x= ~x1,y =~y1, …

我有一个数据框，一列中有 4 个不同的值，我需要为每个值设置自定义颜色。

以下是样本数据

val,cluster
118910.000000,3
71209.000000,2
25674.666667,0
109267.666667,3
8.000000,1

下面是代码。

fig = px.histogram(types, x="val",color='cluster')
fig.show()

types 是给定数据中的数据框名称

当我想我得到默认颜色。相反，我需要得到

0：红色

2：蓝色

1：紫色

3：绿色

如何在 python 中为直方图设置自定义颜色

任何人都可以帮忙吗？

我创建了一个子图，老实说，在情节文档中并不清楚如何使这些标题更大。

https://plotly.com/python-api-reference/ generated/plotly.subplots.make_subplots.html

这是供参考的文档，他们谈论设置 x_axis 标题和 y_axis 标题。我做到了，但我似乎找不到修改它的方法。

\nfig = make_subplots(\n    rows=6, cols=4,\n    subplot_titles=subplot_titles,\n    y_title=\'Distance (\xc3\x85)\',\n    x_title=\'Resid ID\'\n)\n\npositions = [\n                [1, 1], [1, 2], [1, 3], [1, 4],\n                [2, 1], [2, 2], [2, 3], [2, 4],\n                [3, 1], [3, 2], [3, 3], [3, 4],\n                [4, 1], [4, 2], [4, 3], [4, 4],\n                [5, 1], [5, 2], [5, 3], [5, 4],\n                [6, 1], [6, 2], [6, 3], [6, 4],\n            ]\n\n\nfor i in range(0, len(segids)):\n    \n    fig.add_trace(\n        go.Scattergl(\n            x=resid_titles,\n …