【发布时间】:2021-03-04 11:36:51
【问题描述】:
我正在尝试在具有子图的绘图图中创建与不同日期范围相对应的阴影区域。
理想情况下,我希望每个阴影矩形都适合每个子图,但我发现这很困难。下面是一些示例代码:
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
df = pd.DataFrame({'A': list(range(25)),
'B': list(range(25, 50)),
'C': list(range(50, 75))}, index=pd.date_range('20200101', periods=25))
fig = make_subplots(rows=3, cols=1)
for idx, col in enumerate(df.columns):
fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index, y=df[col]), row=idx + 1, col=1)
shape_dict = {'type':'rect', 'xref':'x', 'yref':'paper', 'x0':'2020-01-03', 'x1':'2020-01-12', 'y0':0, 'y1':1, 'fillcolor': 'LightSalmon', 'layer': 'below', 'opacity': 0.25, 'line_width': 0}
如果我做fig.update_layout(shapes=[shape_dict]),那么我会得到这个:
还不错,但我更希望将这些形状中的每一个单独安装到它们自己的子图中。
当我尝试使用 add_shape 执行此操作时,阴影区域失去了缩放:
for idx, col in enumerate(df.columns):
fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index, y=df[col]), row=idx + 1, col=1)
fig.add_shape(shape_dict, row=idx + 1, col=1)
这给了我这个:
我希望不不得不单独重新计算坐标轴。
我也无法访问add_vrect——我不知道为什么,但它不能作为一种方法使用,我也无法使用plotly.express,而且大部分 plot.ly 的文档都使用px 图表及其实现我所描述的方法。
编辑
要回复下面的答案,add_vrect 不适用于我的 plotly 版本,即 4.12.0。
例如r-beginners 中的示例代码返回给我:
df = pd.DataFrame({'A': list(range(25)),
'B': list(range(25, 50)),
'C': list(range(50, 75))}, index=pd.date_range('20200101', periods=25))
fig = make_subplots(rows=3, cols=1)
for idx, col in enumerate(df.columns):
fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index, y=df[col]), row=idx + 1, col=1)
# shape_dict = {'type':'rect', 'xref':'x', 'yref':'paper', 'x0':'2020-01-03', 'x1':'2020-01-12', 'y0':0, 'y1':1, 'fillcolor': 'LightSalmon', 'layer': 'below', 'opacity': 0.25, 'line_width': 0}
# fig.update_layout(shapes=[shape_dict])
fig.add_vrect(
x0="2020-01-03", x1="2020-01-12",
y0=0, y1=1,
fillcolor="LightSalmon", opacity=0.25,
layer="below", line_width=0)
fig.show()
返回错误信息:AttributeError: 'Figure' object has no attribute 'add_vrect'
【问题讨论】:
标签: python plotly plotly-python