[英]Plotly: How to round display text in annotated heatmap but keep full format on hover?
我正在绘制泰坦尼克号数据集的相关矩阵。
df_corr = df.corr()
最初,矩阵如下所示:
fig = ff.create_annotated_heatmap(
z=df_corr.to_numpy(),
x=df_corr.columns.tolist(),
y=df_corr.index.tolist(),
zmax=1, zmin=-1,
showscale=True,
hoverongaps=True
)
# add title
fig.update_layout(title_text='<i><b>Correlation not round</b></i>')
我想对浮点数进行四舍五入,因此它们在.
点。
当前的解决方法实际上是在输入之前将 pandas dataframe 舍入。
df_corr_round = df_corr.round(3)
fig = ff.create_annotated_heatmap(
z=df_corr_round.to_numpy(),
x=df_corr.columns.tolist(),
y=df_corr.index.tolist(),
zmax=1, zmin=-1,
showscale=True,
hoverongaps=True
)
# add title
fig.update_layout(title_text='<i><b>Correlation round</b></i>')
但是当我将鼠标悬停在 hover 上时,解决方法也会对文本进行四舍五入。 我想要 hover 文本的完整细节,而显示文本是圆形的。
我可以在不更改输入 dataframe 的情况下在每个单元格上显示更少的数字吗?
我只能假设您正在从列表列表中构建您的ff.create_annotated_heatmap()
,就像它们在 Python中的注释热图下的文档中所做的那样。 如果您使用的是 pandas dataframe,请不要担心。 下面的完整片段将向您展示如何从 pandas dataframe 与多个股票px.data.stocks
的时间序列构建相关矩阵,然后使用df.values.tolist()
制作一个列表列表以构建带注释的热图。 如果您正在做类似的事情,那么构建注释的一种方法是定义这样的文本:
z_text = [[str(y) for y in x] for x in z]
然后你需要得到你想要的位数就是使用round() :
z_text = [[str(round(y, 1)) for y in x] for x in z]
正如您在下面看到的,这种方法 (1)不会像df_corr.round()
那样更改源 dataframe,(2) 在图中仅显示 1 个数字,并且 (3) 在 hover 上显示更长的数字格式。 在图像中,我悬停在MSFT / FB = 0.5
import plotly.express as px
import plotly.figure_factory as ff
import pandas as pd
df = px.data.stocks()#.tail(50)
df = df.drop(['date'], axis = 1)
dfc = df.corr()
z = dfc.values.tolist()
# change each element of z to type string for annotations
# z_text = [[str(y) for y in x] for x in z]
z_text = [[str(round(y, 1)) for y in x] for x in z]
# set up figure
fig = ff.create_annotated_heatmap(z, x=list(df.columns),
y=list(df.columns),
annotation_text=z_text, colorscale='agsunset')
# add title
fig.update_layout(title_text='<i><b>Confusion matrix</b></i>',
#xaxis = dict(title='x'),
#yaxis = dict(title='x')
)
# add custom xaxis title
fig.add_annotation(dict(font=dict(color="black",size=14),
x=0.5,
y=-0.15,
showarrow=False,
text="",
xref="paper",
yref="paper"))
# add custom yaxis title
fig.add_annotation(dict(font=dict(color="black",size=14),
x=-0.35,
y=0.5,
showarrow=False,
text="",
textangle=-90,
xref="paper",
yref="paper"))
# adjust margins to make room for yaxis title
fig.update_layout(margin=dict(t=50, l=200))
# add colorbar
fig['data'][0]['showscale'] = True
fig.show()
我手头没有数据,所以无法检查执行情况,但我认为下面的代码会起作用。 请参考官方参考。
df_corr_round = df_corr.round(3)
fig = ff.create_annotated_heatmap(
z=df_corr,
x=df_corr.columns.tolist(),
y=df_corr.index.tolist(),
zmax=1, zmin=-1,
showscale=True,
hoverongaps=True,
annotation_text=df_corr_round.to_numpy(),
)
# add title
fig.update_layout(title_text='<i><b>Correlation round</b></i>')
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