將線段添加到繪圖的簡潔方法（使用 python/jupyter notebook）？

Question

我想用幾個這樣的水平線段創建一個棒棒糖圖 -https://python-graph-gallery.com/184-lollipop-plot-with-2-group 。 我想使用 plotly，因為我更喜歡圖形（和簡單的交互性），但找不到簡潔的方法。

有兩種折線圖（ https://plot.ly/python/line-charts/ ），您可以在布局中添加線條（ https://plot.ly/python/shapes/#vertical-and-horizo​​ntal-lines-相對於軸定位），但是這兩種解決方案都需要單獨添加每個線段，每個線段大約有 4-8 行代碼。 雖然我可以只循環這個，但如果有人能指出我任何帶有內置矢量化的東西，比如 matplotlib 解決方案（第一個鏈接），我將不勝感激！

編輯：還嘗試了以下代碼，首先使繪圖 ala matplotlib，然后轉換為繪圖。 線段在此過程中消失。 開始覺得這不可能。

mpl_fig = plt.figure()

# make matplotlib plot - WITH HLINES
plt.rcParams['figure.figsize'] = [5,5]
ax = mpl_fig.add_subplot(111)
ax.hlines(y=my_range, xmin=ordered_df['value1'], xmax=ordered_df['value2'], 
color='grey', alpha=0.4)
ax.scatter(ordered_df['value1'], my_range, color='skyblue', alpha=1, 
label='value1')
ax.scatter(ordered_df['value2'], my_range, color='green', alpha=0.4 , 
label='value2')
ax.legend()

# convert to plotly
plotly_fig = tls.mpl_to_plotly(mpl_fig)
plotly_fig['layout']['xaxis1']['showgrid'] = True
plotly_fig['layout']['xaxis1']['autorange'] = True
plotly_fig['layout']['yaxis1']['showgrid'] = True
plotly_fig['layout']['yaxis1']['autorange'] = True

# plot: hlines disappear :/
iplot(plotly_fig)

Answer 1

Plotly 不為此類圖表提供內置矢量化，因為您可以輕松完成，請根據您提供的鏈接查看我的示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.offline as pyo
import plotly.graph_objs as go

# Create a dataframe
value1 = np.random.uniform(size = 20)
value2 = value1 + np.random.uniform(size = 20) / 4
df = pd.DataFrame({'group':list(map(chr, range(65, 85))), 'value1':value1 , 'value2':value2 })

my_range=range(1,len(df.index)+1)

# Add title and axis names
data1 = go.Scatter(
        x=df['value1'],
        y=np.array(my_range),
        mode='markers',
        marker=dict(color='blue')
    )


data2 = go.Scatter(
        x=df['value2'],
        y=np.array(my_range),
        mode='markers',
        marker=dict(color='green')
    )

# Horizontal line shape
shapes=[dict(
        type='line',
        x0 = df['value1'].loc[i],
        y0 = i + 1,
        x1 = df['value2'].loc[i],
        y1 = i + 1,
        line = dict(
            color = 'grey',
            width = 2
        )
    ) for i in range(len(df['value1']))]


layout = go.Layout(
    shapes = shapes,
    title='Lollipop Chart'
)

# Plot the chart
fig = go.Figure([data1, data2], layout)

pyo.plot(fig)

結果我得到了：

Answer 2

您可以像這樣在數據中使用None ：

import plotly.offline as pyo
import plotly.graph_objs as go

fig = go.Figure()

x = [1, 4, None, 2, 3, None, 3, 4]
y = [0, 0, None, 1, 1, None, 2, 2]

fig.add_trace(
    go.Scatter(x=x, y=y))
    
pyo.plot(fig)