📅  最后修改于: 2023-12-03 15:08:57.687000             🧑  作者: Mango
在 Plotly 中,我们可以通过更改颜色条的属性来自定义数据的可视化展示效果,包括调整颜色范围、添加标题、选择不同的渐变色方案等。
以下是具体的实现步骤:
先导入 Plotly 绘图库和 NumPy 数组处理库。
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
这里以一个三维绘图为例,数据包含 x、y、z 三个维度,每个维度包含 100 个随机生成的数据点。
# 创建数据
n = 100
x, y, z = np.random.rand(3, n)
# 创建三维散点图
trace = go.Scatter3d(
x=x,
y=y,
z=z,
mode='markers',
marker=dict(
size=5,
color=z, # 颜色根据 z 数据自动生成
colorscale='Viridis', # 使用 Viridis 渐变色方案
opacity=0.8
)
)
data = [trace]
在 marker 属性中,我们可以通过设置 colorbar 参数来自定义颜色条的一些属性。下面是一些常用的属性设置方法:
marker=dict(
color=xxx,
colorbar=dict(
title='自定义颜色条标题'
)
)
marker=dict(
color=xxx,
colorbar=dict(
title='自定义颜色条标题',
vmin=0, # 颜色条最小值
vmax=1, # 颜色条最大值
)
)
marker=dict(
color=xxx,
colorbar=dict(
title='自定义颜色条标题',
colorscale='Viridis', # 渐变色方案
)
)
marker=dict(
color=xxx,
colorbar=dict(
title='自定义颜色条标题',
tickvals=list(range(5)), # 颜色条离散值
ticktext=['Value 1', 'Value 2', 'Value 3', 'Value 4', 'Value 5'], # 对应的标签
)
)
设置好样式后,我们可以通过 go.Figure 函数将数据和布局参数组合成一个图形对象。
# 创建布局参数
layout = go.Layout(
width=800,
height=600,
scene=dict(
xaxis=dict(title='X', ticklen=5, zeroline=False),
yaxis=dict(title='Y', ticklen=5, zeroline=False),
zaxis=dict(title='Z', ticklen=5, zeroline=False),
)
)
# 绘制图形
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()
完整代码如下:
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
# 创建数据
n = 100
x, y, z = np.random.rand(3, n)
# 创建三维散点图
trace = go.Scatter3d(
x=x,
y=y,
z=z,
mode='markers',
marker=dict(
size=5,
color=z, # 颜色根据 z 数据自动生成
colorscale='Viridis', # 使用 Viridis 渐变色方案
opacity=0.8
)
)
data = [trace]
# 创建布局参数
layout = go.Layout(
width=800,
height=600,
scene=dict(
xaxis=dict(title='X', ticklen=5, zeroline=False),
yaxis=dict(title='Y', ticklen=5, zeroline=False),
zaxis=dict(title='Z', ticklen=5, zeroline=False),
)
)
# 自定义颜色条属性
marker=dict(
color=z,
colorbar=dict(
title='Customized Title',
# vmin=0,
# vmax=1,
# tickvals=list(range(5)),
# ticktext=['Value 1', 'Value 2', 'Value 3', 'Value 4', 'Value 5'],
# colorscale='Viridis'
)
)
# 绘制图形
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.update_traces(marker=marker)
fig.show()