📜  Python Plotly:如何设置 y 轴的范围?(1)

📅  最后修改于: 2023-12-03 15:04:07.612000             🧑  作者: Mango

Python Plotly:如何设置 y 轴的范围?

在使用 Plotly 绘制可视化图表时,设置 y 轴的范围非常重要。这可以帮助我们更好地显示数据的变化趋势,以及更好地比较不同数据集之间的差异。

下面以 Python Plotly 绘制折线图为例,介绍如何设置 y 轴的范围。

准备数据

首先,我们需要准备一些数据来绘制折线图。假设我们有以下数据集:

import plotly.graph_objs as go

x_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y_data_1 = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
y_data_2 = [20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160, 180, 200]
绘制折线图

使用 Plotly 绘制折线图非常简单,我们只需要用 go.Scatter() 函数创建折线图对象即可。下面是代码示例:

trace1 = go.Scatter(
    x=x_data,
    y=y_data_1,
    name='Data Set 1',
    line=dict(
        color='blue',
    )
)

trace2 = go.Scatter(
    x=x_data,
    y=y_data_2,
    name='Data Set 2',
    line=dict(
        color='red',
    )
)

data = [trace1, trace2]

layout = go.Layout(
    title='Line Chart',
    xaxis=dict(title='X Axis'),
    yaxis=dict(title='Y Axis')
)

fig = go.Figure(
    data=data,
    layout=layout
)

fig.show()

这段代码将创建一个折线图,其中包含两个数据集,图表的 x 轴范围为 1-10。

设置 y 轴范围

要设置 y 轴范围,我们只需要在 go.Layout() 函数中添加一个 yaxis 参数。例如,如果我们想要将 y 轴范围设置为 0 到 200,可以将代码修改为:

layout = go.Layout(
    title='Line Chart',
    xaxis=dict(title='X Axis'),
    yaxis=dict(title='Y Axis', range=[0, 200])
)

range 参数中,我们传递了一个包含两个值的列表,这些值表示 y 轴的最小值和最大值。运行上述代码,我们将得到一个 y 轴范围为 0 到 200 的折线图。

完整代码如下:

import plotly.graph_objs as go

x_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y_data_1 = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
y_data_2 = [20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160, 180, 200]

trace1 = go.Scatter(
    x=x_data,
    y=y_data_1,
    name='Data Set 1',
    line=dict(
        color='blue',
    )
)

trace2 = go.Scatter(
    x=x_data,
    y=y_data_2,
    name='Data Set 2',
    line=dict(
        color='red',
    )
)

data = [trace1, trace2]

layout = go.Layout(
    title='Line Chart',
    xaxis=dict(title='X Axis'),
    yaxis=dict(title='Y Axis', range=[0, 200])
)

fig = go.Figure(
    data=data,
    layout=layout
)

fig.show()

这将得到一个 y 轴范围为 0 到 200 的折线图。

以上是设置 y 轴范围的完整过程。通过设置 y 轴范围,我们可以更好地掌握数据的变化趋势,更好地比较不同数据集之间的差异。