如何在Python中使用 Plotly Express 在辅助 Y 轴上绘图？

在一些情况下，我们需要在同一张图上显示两个不同的 Y 轴。在Python中，我们可以使用Plotly Express来绘制这样的图表。Plotly Express是一个数据可视化库，提供了许多易于使用且灵活的函数来绘制各种图表。

步骤1：引入库

在我们开始使用Plotly Express之前，我们需要首先导入所需的库。在这个例子中，我们需要导入plotly库和plotly.express库。

import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

步骤2：创建数据框

接下来，我们需要创建一个数据框，该数据框将包含我们要绘制的数据。对于此示例，我们将使用plotly.express的内置数据集tips。

df = px.data.tips()

步骤3：绘制图表

现在，我们可以开始绘制我们的图表。我们将使用plotly.express的scatter函数来绘制散点图，并使用plotly.graph_objects的add_trace函数来添加第二个Y轴。

fig = px.scatter(df, x="total_bill", y="tip", color="sex")

fig.add_trace(go.Scatter(x=df["total_bill"], y=df["size"], name="size", yaxis="y2"))

fig.update_layout(
    yaxis=dict(title="tip"),
    yaxis2=dict(title="size", overlaying="y", side="right")
)

fig.show()

这段代码将绘制一个散点图，其中X轴表示总账单金额，Y轴表示小费，颜色表示性别。图表的另一个Y轴显示聚会大小。

步骤4：显示图表

最后，我们可以使用show函数来显示我们的图表。

fig.show()

最终的代码如下：

import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

df = px.data.tips()

fig = px.scatter(df, x="total_bill", y="tip", color="sex")

fig.add_trace(go.Scatter(x=df["total_bill"], y=df["size"], name="size", yaxis="y2"))

fig.update_layout(
    yaxis=dict(title="tip"),
    yaxis2=dict(title="size", overlaying="y", side="right")
)

fig.show()

结论

在Python中，使用Plotly Express绘制图表并在辅助Y轴上绘图非常容易。我们只需要创建一个数据框，使用scatter函数绘制图表，然后使用add_trace函数添加另一个Y轴。最后，我们可以使用show函数显示我们的图表。