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plotly 坐标轴(axes)设置

• 人工智能 • 阅读 311

坐标轴设置 axes

import plotly.io as pio
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import pandas as pd
import numpy as np

pio.templates.default = 'plotly_white'

pd.set_option('display.max_columns', None)

update_xaxes / update_yaxes 常用参数介绍及示例

二者参数大同小异，因此以x轴作为示例说明。

官方示例：https://plotly.com/python/axes/

详细参数见：

  • https://plotly.com/python/reference/layout/xaxis/
  • https://plotly.com/python-api-reference/generated/plotly.graph_objects.layout.html?highlight=layout%20xaxis#plotly.graph_objects.layout.XAxis
  • https://plotly.com/python/reference/layout/yaxis/
  • https://plotly.com/python-api-reference/generated/plotly.graph_objects.layout.html?highlight=yaxis#plotly.graph_objects.layout.YAxis
  • type：设置坐标轴的类型。默认情况下，plotly会根据输入数据自动调整合适的类型。
  • 字符串枚举类型，可取 '-'、 'linear'、 'log、 'date'、 'category'、 'multicategory'
  • visible：是否显示坐标轴，默认为 True，当设置为 False 时隐藏坐标轴，但是依旧可以进行拖拽。
  • side：设置x轴（y轴）位于绘画区域的 底部（左侧）还是 顶部（右侧）
  • 字符串枚举类型，可取 'top'、 'bottom'、 'left'、 'right'。注：x轴只可取 'top' 或 'bottom'，同样，y轴只可取 'left' 或 'right'
  • zeroline：是否绘制零刻度线，如果为 True，零刻度线将会在网格线最顶层绘制。
  • zerolinecolor：零刻度线的颜色。
  • 十六进制字符串，如 #ff0000
  • rgb/rgba 字符串，如 rgb(255,0,0)
  • hsl/hsla 字符串，如 hsl(0,100%,50%)
  • hsv/hsva 字符串，如 hsv(0,100%,100%)
  • CSS 颜色字符串，如 darkblue、 lightyellow 等
  • zerolinewidth：零刻度线的宽度。整数或浮点数（像素）。
  • showgrid：是否显示垂直于该坐标轴的网格线。默认为 True
  • gridcolor：垂直于该坐标轴的网格线的颜色。
  • gridwidth：垂直于该坐标轴的网格线的宽度。[0, inf] 之间的整数或浮点数
  • showline：是否显示坐标轴线。默认为 False
  • linecolor：坐标轴线的颜色。
  • linewidth：坐标轴线的宽度。[0, inf] 之间的整数或浮点数
  • title：设置坐标轴标题，字典类型，包含如下属性：
  • font：设置坐标轴标题的字体，字典类型，包含如下属性：
    • color：字体颜色
    • family：字体类型。字符串，可以为 Arial、 Balto、 Courier New、 Droid Sans、 Droid Serif、 Droid Sans Mono、 Gravitas One、 Old Standard TT、 Open Sans、 Overpass、 PT Sans Narrow、 Raleway、 Times New Roman
    • size：字体大小。大于等于1的整数。
  • text：设置标题内容，字符串类型。
  • standoff：设置坐标轴标题与刻度标签之间的距离。注意，轴标题总是被限制在绘画框内，因此实际的间距总是小于设定值或者默认值。但是可以将 automargin 设置为 True，此时 plotly.js 将会根据给定的 standoff 值自动调整边距。大于等于 0 的整数
  • automargin：是否让图边距适应标签长度（因为标签总是限制在边框内，此参数可以让边框自动适应标签的长度）。默认为 False
df = px.data.iris()

print(df.head())

fig = px.scatter(
    df, x='sepal_length', y='sepal_width',
    color='species_id', size='petal_length',
)

fig.update_xaxes(
    type='linear',
    side='top',
    showgrid=False,
    title={'font': {'size': 18}, 'text': 'Sepal Length', 'standoff': 10},
    automargin=True,
)

fig.update_yaxes(
    showline=True,
    linecolor='black',
    linewidth=3,
    gridwidth=2,
    title={'font': {'size': 18}, 'text': 'Sepal Width', 'standoff': 10},
    automargin=True,
)

fig.write_image('../pic/axes_1.png', scale=10)
fig.show()

plotly 坐标轴(axes)设置
  • showticklabels：是否显示刻度标签，默认为 True
  • showtickprefix：如果为 'all'，则所有的刻度标签都显示前缀；如果为 'first'，则只有第一个刻度标签显示前缀；如果为 'last'，则只有最后一个刻度标签显示前缀；如果为 None，则所有标签都不显示前缀。
  • 字符串枚举型，可取 'all'（默认值）、 'first'、 'last'、 None
  • showticksuffix：与 showtickprefix 一样，只是将前缀改为后缀。默认值为 'all'
  • tickprefix：设置刻度标签的前缀，字符串类型，默认为 空字符串 ""
  • ticksuffix：设置刻度标签的后缀，字符串类型，默认为 空字符串 ""
  • ticks：如果为空字符串 ""，则不绘制刻度线，默认值；如果为 'outside'，则绘制刻度线，且方向向图表外侧；如果为 'inside'，则绘制刻度线，且方向向图表内侧。
  • 字符串枚举类型，可取 ""（默认值）、 'outside'、 'inside'
  • tickwidth：设置刻度线的宽度，大于等于0的整数，默认值为1
  • ticklen：设置刻度线的长度，大于等于0的整数，默认值为5
  • tickcolor：设置刻度线的颜色。
  • tickmode：设置刻度的模式。如果为 'auto'，则根据 nticks 调整显示的刻度数；如果为 'linear'，则刻度由起始位置 tick0，和步长 dtick 决定（如果 tick0 和 dtick 都指定了，那么 tickmode的默认值变为 'linear'）；如果为 'array'，则刻度由 tickvals 和 ticktext 指定（如果 tickvals 指定了，那么 tickmode的默认值变为 'array'）
  • nticks：设置最多显示多少刻度，会自动选择显示的刻度，实际值小于等于 nticks，只有 tickmode 为 'auto' 时，才有效。大于等于0的整数。
  • tick0：设置此轴上第一个显示的刻度位置，搭配 dtick 共同使用。如果坐标轴的类型为 ‘log’，那么你传入的应该是取 ‘log’ 后的值；如果坐标轴类型为 ‘date’，那么传入的值也应该为日期字符串；如果坐标轴类型为 ‘category’，那么应该传入一个整数，从0开始，按出现顺序排列。
  • dtick：设置显示刻度的步长，搭配 tick0 共同使用。必须为一个正整数，或者一个字符串（当坐标轴类型为 ‘date’ 或 ‘log’ 时）。
  • tickvals：显示列表中出现的刻度。只有当 tickmode 为 'array'时有效，与 ticktext 搭配使用。
  • 列表、numpy数组、pandas Series。值为数字、字符串或日期
  • ticktext：用于替换 tickvals 的刻度标签，与 tickvals 一一对应。例如 tickvals=[1, 2] 且 ticktext=['a', 'b'] 那么坐标轴上 1 刻度位置的标签将显示 ‘a’，而不是1，类似的 2刻度显示的标签为 ‘b’。
  • 列表、numpy数组、pandas Series。值为数字、字符串或日期
  • tickfont：设置刻度标签的字体。字典类型，可用参数如下：
  • color：字体颜色
  • family：字体
  • size：字体大小
  • tickangle：刻度标签的水平倾斜角度。
fig = go.Figure()
fig = fig.set_subplots(rows=1, cols=2)

fig.add_trace(go.Scatter(
    x=[1, 2, 3, 4], y=[4, 8, 6, 2]
), row=1, col=1)

fig.add_trace(go.Bar(
    x=[1, 2, 3, 4], y=[4, 8, 6, 2],
    marker_color=['blue', 'yellow', 'blue', 'green']
), row=1, col=2)

fig.update_layout(
    xaxis=dict(
        linecolor='green',
        ticks='inside',
        tickwidth=3,
        ticklen=10,
        tickcolor='red',
        tickmode='array',
        tickvals=[1, 2, 3, 4],
        ticktext=['A', 'B', 'C', 'D'],
    ),
    yaxis=dict(
        tickmode='linear',
        tick0=2,
        dtick=3,
    ),
    xaxis2=dict(
        linecolor='red',
        tickprefix='Eloik',
        tickfont={'size': 16, 'color': '#9fa0d7'},
        tickangle=-45,
    ),
    yaxis2=dict(
        showticklabels=False,
    )
)

fig.write_image('../pic/axes_2.png', scale=10)
fig.show()

plotly 坐标轴(axes)设置
  • autorange：是否根据输入数据自动调整坐标轴的范围。如果 range 指定了，那么 autorange 值变为 False
  • 可取 True、 False 或 'reversed' （翻转坐标轴）
  • fixedrange：设置该坐标轴是否可以缩放，如果为 True，则不可以缩放，默认值为 False
  • range：设置该坐标轴的范围。如果坐标轴的类型为 ‘log’，那么你必须传入取过 ‘log’ 后的范围（例如：期望显示范围为[1, 100]，那么在 log 坐标类型中，输入的值应该是 [0, 2]）；如果坐标轴类型为 ‘date’，那么传入的范围也应该是日期字符串；如果坐标轴类型为 ‘category’，那么传入的范围应该是整数，从0开始，按出现的先后顺序递增。
  • 列表，两个值
  • rangemode：如果为 'normal'，则坐标轴范围按照输入数据的极值进行计算；如果为 'tozero' ，无论输入数据的范围是多少，都会显示 0 刻度；如果为 nonnegative，无论输入数据如何，都只显示非负半轴。只有 ‘linear’ 类型的坐标轴才可以使用该参数。
  • tickformat：设置刻度标签的格式。对于数值型，见：https://github.com/d3/d3-format/tree/v1.4.5#d3-format；对于日期型，见：https://github.com/d3/d3-time-format/tree/v2.2.3#locale_format。对于日期型额外添加了两个条目： %h表示半年， %{n}f 表示秒保留n位小数，例如 ‘2016-10-13 09:15:23.456’ 使用格式 ‘%H~%M~%S.%2f’ 将变为 ’09~15~23.46′
  • exponentformat：设置刻度标签的指数显示规则。例如，考虑数字 1,000,000,000。如果为 None，则表现为 ，1,000,000,000；如果为 'e'，表现为 1e+9；如果为 'E'，表现为1 × 1 0 9 1×10^9 1 ×1 0 9；如果为 'power'，表现为 1x10^9；如果为 'SI'，表现为 1G，如果为 'B'，表现为 1B
  • 可取 None、 'e'、 'E'、 'power'、 'SI'、 'B'
  • minexponent：为 10^n 隐藏 SI 前缀，如果 |n| 小于 minexponent。只有当 exponentformat 为 'SI' 或 'B'时有效
  • separatethousands：是否使用千分隔，如果为 True，那么每四位数字会被分隔
fig = px.line(x=np.linspace(-10, 10, 100), y=(np.random.rand(100) - 0.5) * 200000)

fig.update_layout(
    xaxis=dict(
        range=(-11, 11),
        tickformat='.2f',
    ),
    yaxis=dict(
        exponentformat='power',
    )
)

fig.write_image('../pic/axes_3.png', scale=10)
fig.show()

plotly 坐标轴(axes)设置
  • color：一次性设置坐标轴线、字体、刻度线和网格的颜色。网格的颜色会与背景混合而变浅。可以被指定的单个属性值覆盖。
  • mirror：决定是否将坐标轴 和（或）刻度镜像到绘图区域的另一侧。如果为 True，则坐标轴线被镜像；如果为 'ticks' ，则坐标轴线和刻度都被镜像；如果为 False，不使用镜像功能；如果为 'all'，坐标轴线会在所有共享该坐标轴的子图上镜像；如果为 'allticks'，坐标轴线和刻度会在所有共享该坐标轴的子图上镜像。
  • 可取 True、 False、 'ticks'、 'all'、 'allticks'
fig = px.line(
    x=['abcdefghijklmn', 2, 3, 4], y=[4, 8, 6, 2]
)

fig.add_trace(go.Bar(
    x=['abcdefghijklmn', 2, 3, 4], y=[2, 6, 4 ,1]
))

fig.update_layout(
    xaxis=dict(
        type='category',
        showline=True,
        linecolor='black',
        linewidth=2,
        mirror=True,
        color='#e60039',
    ),
    yaxis=dict(
        showline=True,
        linecolor='black',
        linewidth=2,
        mirror=True,
        color='#e60039',
    ),
    width=600, height=400,
    showlegend=False,
)

fig.write_image('../pic/axes_4.png', scale=10)
fig.show()

plotly 坐标轴(axes)设置
  • tickson：设置刻度线和网格线相对于其对应的标签的绘画方式。只有坐标轴类型为 'category' 或 'multicategory' 时才有效。当设为 'boundaries'时，刻度线和网格线会显示在两个类别标签中间的位置。
  • 字符串枚举类型，可取： 'labels'（默认值）、 'boundaries'
  • ticklabelposition：设置刻度标签在坐标轴的哪里显示。注意 top 和 bottom 对 x轴 或 ticklabelmode='period'时无效，同样地，left 和 right 对 y轴 或 ticklabelmode='period' 时无效。当坐标轴类型为 ‘multicategory’ ，且 tickson='boundaries' 时无效。
  • 可取： 'outside'（默认值）、 'inside'、 'outside top'、 'inside top'、 'outside left'、 'inside left'、 'outside right'、 'inside right'、 'outside bottom'、 'inside bottom'
  • ticklabelmode：设置刻度标签显示位置的模式。只有坐标轴类型为 ‘date’ 时， 'period'才有效，此时刻度标签会显示在两个刻度中间。
  • 可取 'instant'（默认值）、 'period'
fig = px.line(
    x=['2001', '2002', '2003', '2004'], y=[4, 8, 6, 2]
)

fig.add_trace(go.Bar(
    x=['2001', '2002', '2003', '2004'], y=[2, 6, 4 ,1]
))

fig.update_layout(
    xaxis=dict(
        type='category',
        showgrid=True,
        tickson='boundaries',
        ticks='inside', tickwidth=3, ticklen=10,
    ),
    yaxis=dict(
        showline=True,
        ticklabelposition='inside top',
    ),
    width=600, height=400,
    showlegend=False,
)

fig.write_image('../pic/axes_5.png', scale=10)
fig.show()

plotly 坐标轴(axes)设置
  • domain：设置坐标轴的域（长度）。[0, 1]之间的浮点数
  • categoryorder：设置类别标签的顺序。默认值为 'trace'，即根据给定数据的先后顺序排列；取 'category ascending' 或 'category descending' 时，将按照标签名的字典序排列；取 'array' 时，将使用 categoryarray 的顺序进行排列，如果某个标签没有在 categoryarray 中出现，那么将更改为 'trace' 模式；取 'total ascending'或 'total descending' 时，将按照值的大小排序。
  • 可取 'trace'、 'category ascending'、 'category descending'、 'array'、 'total ascending'、 'total descending'、 'min ascending'、 'min descending'、 'max ascending'、 'max descending'、 'sum ascending'、 'sum descending'、 'mean ascending'、 'mean descending'、 'median ascending'、 'median descending'
  • categoryarray：设置类别标签的排列顺序，只有 categoryorder='array' 时有效。
fig = px.line(
    x=['2001', '2002', '2003', '2004'], y=[4, 8, 6, 2]
)

fig.add_trace(go.Bar(
    x=['2001', '2002', '2003', '2004'], y=[2, 6, 4 ,1]
))

fig.update_layout(
    xaxis=dict(
        type='category',
        showgrid=True,
        categoryorder='array',
        categoryarray=['2003', '2002', '2001', '2004']
    ),
    width=600, height=400,
    showlegend=False,
)

fig.write_image('../pic/axes_6.png', scale=10)
fig.show()

plotly 坐标轴(axes)设置
  • rangeslider：在x轴下方添加一个滑动条，字典类型，可选属性如下：
  • autorange：是否根据输入数据自动调整范围，如果 range 给定，那么该参数自动变为 False
  • bgcolor：设置滑动条的背景颜色
  • bordercolor：设置滑动条边框的颜色
  • borderwidth：设置滑动条边框的宽度
  • range：设置滑动条的范围。如果坐标轴的类型为 ‘log’，那么你必须传入取过 ‘log’ 后的范围（例如：期望显示范围为[1, 100]，那么在 log 坐标类型中，输入的值应该是 [0, 2]）；如果坐标轴类型为 ‘date’，那么传入的范围也应该是日期字符串；如果坐标轴类型为 ‘category’，那么传入的范围应该是整数，从0开始，按出现的先后顺序递增。
  • thickness：设置滑动条的高度，[0, 1]之间的浮点数
  • visible：是否显示滑动条，如果设为 True，那么 y 轴将无法缩放，相当于 fixedrange=True
fig = px.line(x=np.linspace(-10, 10, 100), y=(np.random.rand(100) - 0.5) * 2)

fig.update_layout(
    xaxis=dict(
        range=(-11, 11),
        rangeslider=dict(
            visible=True,
            bgcolor='#c5c5c5',
            bordercolor='#888888',
            borderwidth=2,
        )
    )
)

fig.write_image('../pic/axes_3.png', scale=10)
fig.show()

plotly 坐标轴(axes)设置
  • anchor：如果给定一个其他轴的id（例如 ‘x2’, ‘y’），这个坐标轴将会绑定到垂直于那个轴的坐标轴；如果为 free，那么该轴位置由 position 确定
  • position：设置坐标轴的位置，只有 anchor='free'时有效
  • [0, 1] 之间的浮点数
  • showspikes：当鼠标划过图中的数据点时，是否显示一条竖直的线。
  • spikecolor：竖直线的颜色
  • spikethickness：竖直线的宽度
  • spikedash：竖直线线条的样式
  • 可取 'solid'、 'dot'、 'dash'、 'longdash'、 'dashdot'、 'longdashdot'
  • 或者一个 dash 长度列表，如：5px、10px、2px、2px
  • spikesnap：设置该竖直线什么时候显示。取 'data'时，当鼠标靠近数据点时就会显示；取 'cursor'时，只要鼠标放在图上就会显示；取 'hovered data'时，当鼠标悬停在数据点时才会显示。
  • 可取 'data'、 'cursor'、 'hovered data'（默认值）
  • spikemode：设置竖直线的模式。如果为 'toaxis'，竖直线从数据点开始向坐标轴方向显示，到达坐标轴停止；如果为 'across'，竖直线将贯穿整个绘图区域；如何为 marker， 则在坐标轴上标记点。
  • 可取 'toaxis' 、 'across'、 marker，可以使用 + 组合这三个值
fig = px.line(
    x=[1, 2, 3, 4], y=[4, 8, 6, 2]
)

fig.update_xaxes(
    rangemode='tozero',
    showspikes=True,
    spikemode='toaxis+marker',
    spikecolor='red',
    spikedash='longdash',
    spikesnap='data',
    spikethickness=5,
    position=0.2,
    anchor='free',
)

fig.update_yaxes(
    rangemode='tozero',
)

fig.show()

plotly 坐标轴(axes)设置

Original: https://blog.csdn.net/weixin_45826022/article/details/122912484
Author: Eloik
Title: plotly 坐标轴(axes)设置

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