使用Plotly Express时，如何根据子图更改注释？

Question

假设我想制作一个子图，每个面板都有自己的 y 轴刻度：

import plotly.express as px

fig = px.scatter(px.data.iris(), x='sepal_length', y='sepal_width', facet_col='species')


def update(y):
    y.update(matches=None)
    y.showticklabels=True

fig.for_each_yaxis(update)

现在假设我想要添加一些注释，位置将根据分面变量而变化，并且我有一个数据框：

如果我正在使用plotnine/ggplot，可以这样做：

ggplot(df_iris, aes(x='sepal_length', y='sepal_width')) + geom_point() + facet_wrap("~species", scales="free_y") + geom_text(aes(x='x', y='y', label='label'), data=df_text) 

在plotly中能否实现这个效果？我陷入了子图和注释的泥潭，我知道你可以向子图添加注释，但你必须知道行列数目才能这样做，而我不确定如何将划分变量（物种）映射到子图的行/列索引。

谢谢 :)

- pteehan

Answer 1

我不确定这是否是最佳方法，但你可以尝试以下方式

import plotly.express as px
import pandas as pd

df_text = pd.DataFrame({"species":["setosa", "versicolor", "virginica"],
                        "x": [7, 7, 5],
                        "y": [3, 2, 3.5],
                        "label":["label1", "label2", "label3"]})

fig = px.scatter(px.data.iris(),
                 x='sepal_length',
                 y='sepal_width',
                 facet_col='species')

# Here are your annotations
data = px.scatter(df_text,
                  x="x",
                  y="y",
                  text="label",
                  facet_col='species')\
          .update_traces(mode="text")["data"]

def update(y):
    y.update(matches=None)
    y.showticklabels=True
    
fig.for_each_yaxis(update)

for trace in data:
    fig.add_trace(trace)

fig.show()

- rpanai