Plotly:如何使用下拉菜单选择图形源?
问题:Plotly:如何使用下拉菜单选择图形源?
我正在尝试使用 Plotly 使用下拉图在单个图中嵌入多个可选择的图形。我按照 Plotly 的下拉示例进行操作,但它们仅显示如何更改图形特征(如可见或类型),而不是基础数据。在我的情况下,我有一个静态 X 轴并想要更改 Y 值。这是一个可以在 jupyter notebook 中运行的最小工作示例:
import plotly
from plotly import graph_objs as go, offline as po, tools
po.init_notebook_mode()
import numpy as np
import json
x = list(np.linspace(-np.pi, np.pi, 100))
values_1 = list(np.sin(x))
values_2 = list(np.tan(x))
line = go.Scatter(
x=x,
y=values_1
)
updatemenus = [
{
'buttons': [
{
'method': 'restyle',
'label': 'Val 1',
'args': [
{'y': json.dumps(values_1)},
]
},
{
'method': 'restyle',
'label': 'Val 2',
'args': [
{'y': json.dumps(values_2)},
]
}
],
'direction': 'down',
'showactive': True,
}
]
layout = go.Layout(
updatemenus=updatemenus,
)
figure = go.Figure(data=[line], layout=layout)
po.iplot(figure)
然而,虽然该方法似乎像宣传的一般图形属性(如“可见”)一样工作,但当我使用“y”时,它会产生一条直线,其中 y 从 0 变为 len(y),而不是实际数据我给了。这是初始渲染的图像,然后是当我选择 Tan(X) 图的下拉项时会发生什么,然后返回 Sin(X):



如何将多个图形的数据嵌入到一个图形中,以便用户可以选择他们想要查看的图形?
解答
使用 graph_objects 更新答案:
从版本 4开始,您不必担心离线与在线功能。所以去掉from plotly import graph_objs as go, offline as po和po.init_notebook_mode(),只用import plotly.graph_objects as go。我已经用一个完整的代码片段更新了我的原始答案,该代码片段显示了在最后使用plotly.graph_objects的 multiple 跟踪的整个方法。仍然存在的问题的解决方案仍然是相同的,即:
updatemenus中的'y'不将单个列表作为参数,而是像'y' = [values_1]中的 list of lists 一样,其中values_1本身就是一个列表。所以只需更换你的台词
{'y': json.dumps(values_1)},和{'y': json.dumps(values_2)},
和
{'y': [values_1]},和{'y': [values_2]},
要获得不同选项Val 1和Val 2的这些图:


一些细节:
不出所料,Values_1是一个长度为 100 的列表,其中每个元素的类型为 numpy.float。用values_1替换json.dumps(values_1),用values_2替换json.dumps(values_2)将呈现与您的问题相同的图。这些图只是直线的原因似乎是正在绘制的列表的长度,而不是该列表中包含的值。或者类似的东西。
设置'y' = values_1与将_single_ 列表分配给'y'相同。但是updatemenus中的'y'并没有将单个列表作为参数,而是像'y' = [values_1]中那样使用列表的列表。为什么?因为您可能想在同一图中绘制**多个列表**,例如'y' = [values_1, values_1b]。看一看:
绘制下拉选项 Var 1:

绘制下拉选项 Var 2

完整原代码:
import plotly
from plotly import graph_objs as go, offline as po, tools
po.init_notebook_mode()
import numpy as np
import json
x = list(np.linspace(-np.pi, np.pi, 100))
values_1 = list(np.sin(x))
values_1b = [elem*-1 for elem in values_1]
values_2 = list(np.tan(x))
values_2b = [elem*-1 for elem in values_2]
line = go.Scatter(
x=x,
y=values_1
)
line2 = go.Scatter(
x=x,
y=values_1b
)
updatemenus = [
{
'buttons': [
{
'method': 'restyle',
'label': 'Val 1',
'args': [
{'y': [values_1, values_1b]},
]
},
{
'method': 'restyle',
'label': 'Val 2',
'args': [
{'y': [values_2, values_2b]},
]
}
],
'direction': 'down',
'showactive': True,
}
]
layout = go.Layout(
updatemenus=updatemenus,
)
figure = go.Figure(data=[line, line2], layout=layout)
po.iplot(figure)
完整更新代码:
# imports
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
# data
x = list(np.linspace(-np.pi, np.pi, 100))
values_1 = list(np.sin(x))
values_1b = [elem*-1 for elem in values_1]
values_2 = list(np.tan(x))
values_2b = [elem*-1 for elem in values_2]
# plotly setup]
fig = go.Figure()
# Add one ore more traces
fig.add_traces(go.Scatter(x=x, y=values_1))
fig.add_traces(go.Scatter(x=x, y=values_1b))
# construct menus
updatemenus = [{'buttons': [{'method': 'update',
'label': 'Val 1',
'args': [{'y': [values_1, values_1b]},]
},
{'method': 'update',
'label': 'Val 2',
'args': [{'y': [values_2, values_2b]},]}],
'direction': 'down',
'showactive': True,}]
# update layout with buttons, and show the figure
fig.update_layout(updatemenus=updatemenus)
fig.show()
使用版本 4 默认布局进行绘图:

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