【发布时间】：2021-03-03 18:45:43
【问题描述】：
我正在尝试使用内置的 plotly 小部件从 plotly express 中选择 scatter 和 scatter_3d 中的标记大小和颜色值。我可以使用ipywidgets 来完成这项工作，但随后它将绘图重置为原始方向（3D）。但是当使用updatemenus 时，根本没有任何变化。
这是一个示例代码：
import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',
color='species', size='petal_length' ,text='species_id' )
fig.update_layout(scene_aspectmode='data')
fig.update_layout(updatemenus=[
dict(
buttons=list([
dict(
args=['size','sepal_length'],
label='sepal length',
method='update'
),
dict(
args=['size','sepal_width'],
label='sepal width',
method='update'
)
]),
showactive=True,
)
])
fig.show()
我尝试了args 和不同的methods 的多种变体。
这个带有ipywidgets 的例子可以工作，但如果绘图已被缩放或旋转，它会重置视图。
import plotly.express as px
import ipywidgets as widgets
from ipywidgets import interactive, interact, interact_manual, Layout
df = px.data.iris()
sel_size= widgets.Dropdown(
options=sorted(df.columns),
description='Size',
value='sepal_length'
)
sel_colour= widgets.Dropdown(
options=sorted(df.columns),
description='Colour',
value='species'
)
@interact
def get_column(size=sel_size,color=sel_colour):
scatter3D_fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',
color='species', size='petal_length' ,text='species_id',opacity=0.5)
scatter3D_fig.update_layout(scene_aspectmode='data')
scatter3D_fig.show()
根据@vestland 的回答修改，这与我想要的很接近。我可以为标记大小和颜色选择不同的数据，而无需更改相机/眼睛的位置。虽然当我为颜色选择一个分类变量时，更改标记符号只会更改一个类别。
from plotly import tools
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from jupyter_dash import JupyterDash
import dash_bootstrap_components as dbc
from dash.dependencies import Input, Output
app = JupyterDash(external_stylesheets=[dbc.themes.SLATE])
# colors = px.colors.qualitative.Plotly
colors = ['blue', 'green', 'red', 'black', 'yellow']
symbols = ['circle', 'circle-open', 'square', 'square-open', 'diamond', 'diamond-open', 'cross', 'x']
columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species', 'species_id']
# Set up well organized controls in a dbc.Card()
controls = dbc.Card([dbc.FormGroup([dbc.Label("Color"),
dcc.Dropdown(id='ctrl_color',
options= [{'label': k, 'value': k} for k in columns],
# value=colors[0]
value='species'
),
],),
dbc.FormGroup([dbc.Label("Symbol"),
dcc.Dropdown(id='ctrl_symbol',
options=[{'label': k, 'value': k} for k in symbols],
value=symbols[0],
),
],),
dbc.FormGroup([dbc.Label("Size"),
dcc.Dropdown(id='ctrl_size',
options=[{'label': k, 'value': k} for k in columns],
value='petal_length',
),
],)
],
body=True,
style = {'font-size': 'large'}
)
# Set up the app layout using dbc.Container(), dbc.Row(), and dbc.Col()
app.layout = dbc.Container([html.H1("Marker color, symbol and size"),
html.Hr(),
html.Div(id="campos"),
dbc.Row([dbc.Col([controls],xs = 4),
dbc.Col([dbc.Row([dbc.Col(dcc.Graph(id="market_graph")),])]),
]),
html.Br(),
],
fluid=True,
)
# 3D figure with callbacks for color, symbol and size
@app.callback(
[Output("campos", "children"),Output("market_graph", "figure")],
[
Input("market_graph", "relayoutData"),
Input("ctrl_color", "value"),
Input("ctrl_symbol", "value"),
Input("ctrl_size", "value"),
],
)
def history_graph(data,color, symbol, size):
df = px.data.iris()
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',size=size,color=color)
# fig.data[0].update(marker_color=color)
fig.data[0].update(marker_symbol=symbol)
# fig.data[0].update(marker_size=size)
fig.update_layout(uirevision='constant')
fig.update_layout(template = 'plotly_dark')
return str(data),fig
app.run_server(mode='inline', port = 8008)
【问题讨论】：
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请与您的数据样本共享一个可运行的 sn-p。
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我已更新为使用 iris 数据集中的示例，我正在尝试设置标记大小。
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嗨@vestland，我接受它，那么目前不可能用plotly 做到这一点？
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看起来确实不是这样。而且我试过了！实际上最终我自己解决了一个类似的问题，并添加了一些细节。这肯定是 Plotly Dash 的一种可能性，但如果这可能会引起人们的兴趣......
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谢谢，我还需要研究 Dash
标签： python drop-down-menu plotly