Plotly：如何根据类别字符串值为3D散点图定义标记颜色？

Question

Plotly：如何根据类别字符串值为3D散点图定义标记颜色？

pythoncolorsplotlyplotly-pythonscatter3d

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我正在使用plotly.graph_object进行3D散点图绘制。我想根据类别字符串值定义标记颜色。类别值为A2、A3、A4。如何修改下面的代码？谢谢

这是我所做的：


import plotly.graph_objects as go

x=df_merged_pc['PC1']
y=df_merged_pc['PC2']
z=df_merged_pc['PC3']

color=df_merged_pc['AREA']

fig=go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x,y=y,z=z,mode='markers',
                                 marker=dict(size=12,
                                             color=df_merged_pc['AREA'],
                                             colorscale ='Viridis'))])
fig.show()

我得到的错误是：

ValueError: 
    Invalid element(s) received for the 'color' property of scatter3d.marker
        Invalid elements include: ['A3', 'A3', 'A3', 'A3', 'A3', 'A3', 'A3', 'A2', 'A2', 'A2']

- roudan

1

我认为标记的颜色规范必须是颜色名称或数字的数组。为什么不根据数据列指定颜色名称呢？ - r-beginners

谢谢r-beginners，我能否使用类别编号列指定颜色名称，就像在seaborn中使用hue参数一样？谢谢。 - roudan

1

格式是数组或列表，所以我认为不可能。如果字典格式是可能的，那么有一种方法，但最简单的方法可能是向数据框添加一个新列，该列包含与类别编号对应的颜色名称。 - r-beginners

谢谢r-beginners。我会尝试。 - roudan

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- vestland · Accepted Answer

我可能理解有误，但是我认为你实际上是在询问 plotly.express 的一个广泛使用的内置功能，其中可以为标记数据的子组分配颜色。以 px.data.iris 数据集为例：

fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',
              color='species')

在这里，颜色被分配给不同的物种，其中你有三个独特的值['setosa', 'versicolor', 'virginica']：

   sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width species  species_id
0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa           1
1           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa           1
2           4.7          3.2           1.3          0.2  setosa           1
3           4.6          3.1           1.5          0.2  setosa           1
4           5.0          3.6           1.4          0.2  setosa           1

这个例子可以通过像上面那样更改颜色方案来扩展，此时您的颜色方案可以由一个字典定义：

colors = {"flower": 'green', 'not a flower': 'rgba(50,50,50,0.6)'}

或者你可以使用以下方式指定离散的颜色序列：

color_discrete_sequence = plotly.colors.sequential.Viridis

你也可以像这样添加一个新的列：random.choice(['花', '不是花'])，以更改你想要与颜色相关联的类别。

Plotly.graph_objects

如果你想使用go.Scatter3d，那么我会为每个独特的子组建立一个迹线，并使用itertools.cycle设置颜色，像这样：

colors = cycle(plotly.colors.sequential.Viridis)

fig = go.Figure()
for s in dfi.species.unique():
    df = dfi[dfi.species == s]
    fig.add_trace(go.Scatter3d(x=df['sepal_length'], y = df['sepal_width'], z = df['petal_width'],
                               mode = 'markers',
                               name = s,
                               marker_color = next(colors)))

Plotly Express的完整代码

import plotly.express as px
import random
df = px.data.iris()
colors = {"flower": 'green', 'not a flower': 'rgba(50,50,50,0.6)'}

df['plant'] = [random.choice(['flower', 'not a flower']) for obs in range(0, len(df))]
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',
                color = 'plant',
                color_discrete_map=colors
                   )
fig.show()

Plotly图形对象的完整代码

import plotly.graph_objects as go
import plotly
from itertools import cycle

dfi = px.data.iris()
colors = cycle(plotly.colors.sequential.Viridis)

fig = go.Figure()
for s in dfi.species.unique():
    df = dfi[dfi.species == s]
    fig.add_trace(go.Scatter3d(x=df['sepal_length'], y = df['sepal_width'], z = df['petal_width'],
                               mode = 'markers',
                               name = s,
                               marker_color = next(colors)))
fig.show()