883276440288 中一個 plot 的兩個或三個顏色條

Question

我有一個 Scattergl plot，我希望它有兩個或三個顏色條。 每個顏色條都有與不同數據特征相關的不同色標。 plot 中的點被着色為兩個或三個色標 colors 的組合。我已經有了 colors 部分的組合，但我不知道如何 plot 顏色條......我不確定它是否是允許 plot 超過一個。 你知道怎么做嗎？

我會感謝你的幫助。 提前致謝。 親切的問候。

Answer 1

很高興看到更多使用 plotly 的 sansanos，為此目的，標記的顏色條中有一個屬性trace.marker.colorbar.x ，它需要一個范圍從 -2 到 3 的值，0 是繪圖的左極限，1作為正確的限制，您通常必須通過反復試驗來獲得它。

請記住，提供代碼示例總是有用的，因此我們可以根據您正在處理的范式提供更正。 這是一個例子

from plotly import graph_objects as go

data_x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
data_y = [1, 4, 9, 16, 25, 36]

figure = go.FigureWidget()

# First
first_scatter = go.Scattergl()

first_scatter.mode = 'markers'
first_scatter.x = data_x
first_scatter.y = data_y

first_scatter.marker.colorscale = 'Viridis'
first_scatter.marker.color = data_y
first_scatter.marker.size = 20
first_scatter.marker.showscale = True

first_scatter.showlegend = False
figure.add_trace(first_scatter)

# Second
second_scatter = go.Scattergl()

second_scatter.mode = 'markers'
second_scatter.x = data_x
second_scatter.y = data_y[::-1]

second_scatter.marker.colorscale = 'Electric'
second_scatter.marker.color = data_y
second_scatter.marker.size = 20
second_scatter.marker.showscale = True
second_scatter.marker.colorbar.x = 1.15 # Here

second_scatter.showlegend = False
figure.add_trace(second_scatter)

Answer 2

訪問 plotly 的布局。通過fig.layout覆蓋 plot 的屬性很方便

用於移動顏色條的目的：為了分離 2 個顏色條，在創建第一個軌跡/圖形之后，我們可以訪問其當前參考 position 並在添加另一個軌跡之前用 new_value 覆蓋

fig.layout.coloraxis.colorbar.x = 1.5 => 這會將欄向右移動（默認為 1）

fig.layout.coloraxis.colorbar.x = -0.5 => 這會將條形圖向左移動

同樣的想法也適用於y值和colorscale 。

為了更友好的使用目的，您可以改用更新方法：

fig.update_coloraxes(colorbar_x=<VALUE>)

有關更多詳細信息，您可以在此處查看

這是一個示例，我在其中更改了顏色條及其顏色參考。

#creating a figure and add the first trace

fig = px.density_contour(df[(df["label"]=='capture')&(df["bie"]=='bie')], x="x", y="y") 

# change reference params

fig.layout.coloraxis.colorbar.x = 1.1
fig.update_coloraxes(colorscale="YlGnBu")
fig.update_traces(contours_coloring="fill")

# add new traces with new params

fig.add_traces(
    list(px.scatter(df[df["label"]=='capture'], x="x", y="y",color="state", opacity=0.8).select_traces()))
fig.update_layout(width=1000,height=500,legend=dict(
    yanchor="bottom"))
fig.show()