如何在 3d scatter plotly plot 上自动化注释

Question

在这里，他们表明要向 3d scatter plot 添加注释，可以使用以下代码：

fig.update_layout(
    scene=dict(
        xaxis=dict(type="date"),
        yaxis=dict(type="category"),
        zaxis=dict(type="log"),
        annotations=[
        dict(
            showarrow=False,
            x="2017-01-01",
            y="A",
            z=0,
            text="Point 1",
            xanchor="left",
            xshift=10,
            opacity=0.7),
        dict(
            x="2017-02-10",
            y="B",
            z=4,
            text="Point 2",
            textangle=0,
            ax=0,
            ay=-75,
            font=dict(
                color="black",
                size=12
            ),
            arrowcolor="black",
            arrowsize=3,
            arrowwidth=1,
            arrowhead=1),
        dict(
            x="2017-03-20",
            y="C",
            z=5,
            ax=50,
            ay=0,
            text="Point 3",
            arrowhead=1,
            xanchor="left",
            yanchor="bottom"
        )]
    ),
)

这很好用，但它太手动了。 我想自动化该过程，因为我有太多注释无法手动编写它们。

这是我的尝试：

for i in range(annotations):
    fig.update_layout(
        scene=dict(
            xaxis=dict(type='linear'),
            yaxis=dict(type='linear'),
            zaxis=dict(type='linear'),
            annotations=[
            dict(
                x=anx[i],
                y=any[i],
                z=anz[i],
                text='F')]))

但是，在绘制时，它只显示最后一个注释，因此它正在重写注释，而不是每次迭代都编写一个新注释。 有谁知道如何自动化注释过程？ 就我而言，每个注释都有相同的文本，但坐标不同。 另外，我不包括 plot 上每个点的注释，只是一些。

Answer 1

fig.update_layout()不像list.append那样工作，每次调用它都会向现有集合添加一些内容。 它将根据提供的 arguments 更新布局的配置，并且在循环中这样做只会显示您在上次迭代中设置的任何内容。

annotations arguments 采用一个字典列表，每个注释一个。 你可以像这样自动化它

ann = [dict(x=x, y=y, z=z, text='F') for x, y, z in zip(anx, any, anz)]
fig.update_layout(
    scene=dict(
        xaxis=dict(type="date"),
        yaxis=dict(type="category"),
        zaxis=dict(type="log"),
        annotations=ann
    )
)

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我还建议您为注释点的 y 坐标找到一个不同的名称，因为any在 Python 中已经有一个 function 并通过重新分配它，您可以将其拿走。