Plotly：如何在子图中制作一条无界垂直线？

Question

Plotly：如何在子图中制作一条无界垂直线？

6

目标是在每个子图中在x=1处获得垂直无限线。在此示例中，我将在第一行，第一列中尝试单个plotly形状的type="line"。

from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np


fig = make_subplots(
    rows=2,
    cols=2,
    subplot_titles=list(map(str, range(4))),
    shared_xaxes=True,
    shared_yaxes=False,
)

time = np.linspace(-np.pi, np.pi, 1000)

for i in range(4):
    data = np.sin((i+1) * time)
    fig.add_trace(
        go.Scatter(y=data,x=time, name=str(i)),
        row=1 if i in [0, 1] else 2,
        col=1 if i in [0, 2] else 2,
    )

fig.add_shape(
    go.layout.Shape(
        type="line",
        yref="paper",
        xref="x",
        x0=1,
        y0=0,
        x1=1,
        y1=1,
        line=dict(color="RoyalBlue", width=3),
    ),row=1,col=1)

fig.write_image("1.png",width=800, height=600, scale=1)

看起来是通过行和列添加形状覆盖了yref和xref属性，返回的是一条线段而不是无限线。在打印之前将yref强制设为"paper" ...

for shape in fig.layout.shapes:
    shape["yref"]="paper"

我得到了这个：

这可能更糟，这是相对于整个图而不是子图y轴的线。有人遇到过这个问题吗？有什么想法吗？

- Halogen II

2个回答

1

在4.12.0版本中，新增了add_vline/add_hline方法用于绘制垂直和水平线条。其他形状也有类似的方法。请参考https://plotly.com/python/horizontal-vertical-shapes/。以下是该文档中的一个示例：

import plotly.express as px

df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="petal_length", y="petal_width")
fig.add_hline(y=0.9)
fig.add_vrect(x0=0.9, x1=2)
fig.show()

- davipatti

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- vestland · Accepted Answer

这是您期望的情节吗？

如果是这种情况，那么您需要为每个由位置 row=i,col=j 定义的子图插入一个形状。以下代码片段将为您完成此操作。如果更改子图的总数，则只需对行和列的数量进行一些监督，以了解网格的外观。

from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np


fig = make_subplots(
    rows=2,
    cols=2,
    subplot_titles=list(map(str, range(4))),
    shared_xaxes=True,
    shared_yaxes=False,
)

time = np.linspace(-np.pi, np.pi, 1000)

for i in range(4):
    data = np.sin((i+1) * time)
    fig.add_trace(
        go.Scatter(y=data,x=time, name=str(i)),
        row=1 if i in [0, 1] else 2,
        col=1 if i in [0, 2] else 2,
    )

colors = ['blue', 'firebrick', 'green', 'purple']
rows = 2
cols = 2

# add traces
counter=0 # for colors
for i in range(1,3):
    for j in range(1,3):
        fig.add_shape(go.layout.Shape(type="line",
                                        yref="paper",
                                        xref="x",
                                        x0=1,
                                        y0=-2,
                                        x1=1,
                                        y1=2,
                                        #line=dict(color="RoyalBlue", width=3),),
                                        line=dict(color=colors[counter], width=3),),
                      row=i,
                      col=j)
        counter = counter + 1

fig.show()

评论后编辑：

据我所知，您无法直接定义一个无界限制。但是，只要您将轴限制定义得远远超出您要可视化的数据范围，您想要实现的目标将会非常好。因为与您的评论相反，您可以像这样设置每个子图的轴限制：

# Set y ranges for each subplot
for i in range(1,3):
    for j in range(1,3):
        fig.update_yaxes(range=[-4, 4], row=i, col=j)

而不是预定义的限制，您可以从数据集中找到适当的最大值和最小值。 图表2：未缩放

情节 3：缩小

我希望这更有帮助！