在Python中使用 Plotly 绘制地毯轮廓图

Plotly 是一个Python库，用于设计图形，尤其是交互式图形。它可以绘制各种图形和图表，如直方图、条形图、箱线图、展开图等等。它主要用于数据分析以及财务分析。 plotly 是一个交互式可视化库。

地毯轮廓图

地毯等高线图是一种通过在二维格式上绘制恒定 z 切片（称为等高线）来表示 3 维表面的图形技术。 X 和 Y 属性用于设置 x 和 y 坐标。如果 x 的值缺失，则会形成作弊图。应该使用 A 和 B 属性来保存参数的值。

Syntax: plotly.graph_objects.Contourcarpet( a=None,b=None,xaxis=None, yaxis=None, z=None)

参数：

Name	Description
a	Sets the x coordinates.
b	Sets the y coordinates.
xaxis	Sets a reference between this trace’s x coordinates and a 2D cartesian x axis. If “x” (the default value), the x coordinates refer to layout.xaxis. If “x2”, the x coordinates refer to layout.xaxis2
yaxis	Sets a reference between this trace’s y coordinates and a 2D cartesian y axis. If “y” (the default value), the y coordinates refer to layout.yaxis. If “y2”, the y coordinates refer to layout.yaxis2
z	Sets the z data.

例子：

Python3

import plotly.graph_objects as go
  
fig = go.Figure(go.Carpet(
    a=[1, 2, 3, 4, 5, 6],
    b=[6, 5, 4, 3, 2, 1],
    y=[1, 2, 3, 4, 5, 6],
  
    aaxis=dict(
        tickprefix='F = ',
        ticksuffix='N',
        smoothing=0.2,
        minorgridcount=10,
    ),
    baxis=dict(
        tickprefix='P = ',
        ticksuffix='pa',
        smoothing=0.4,
        minorgridcount=9,
    )
))
  
fig.show()

输出：

添加轮廓

在 plotly 中，可以使用graph_object类的go.Contourcarpet()方法添加轮廓。应以图形主体应位于适当段中的方式添加轮廓。

例子：

蟒蛇3

import plotly.graph_objects as go
  
fig = go.Figure()
  
fig.add_trace(go.Contourcarpet(
    a = [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    b = [6, 5, 4, 3, 2, 1],
    z = [1, 1.96, 5, 6.1028, 4, 5.0625],
    autocontour = False,
    contours = dict(
        start = 1,
        end = 14,
        size = 1
    ),
    line = dict(
        width = 2,
        smoothing = 0
    ),
    colorbar = dict(
       len = 0.4,
        y = 0.25
    )
))
  
  
fig.add_trace(go.Carpet(
    a=[1, 2, 3, 4, 5, 6],
    b=[6, 5, 4, 3, 2, 1],
    y=[1, 2, 3, 4, 5, 6],
  
    aaxis=dict(
        tickprefix='F = ',
        ticksuffix='N',
        smoothing=0.2,
        minorgridcount=10,
    ),
    baxis=dict(
        tickprefix='P = ',
        ticksuffix='pa',
        smoothing=0.4,
        minorgridcount=9,
    )
))
  
fig.show()

输出：