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Plotly 画图元素

4.2. Plotly 画图元素#

import plotly.graph_objects as go

import plotly.io as pio
pio.renderers.default = "notebook"

Plotly 提供了丰富的画图元素，使得用户能够创建各种交互性图形。本节对 Plotly 中常用的画图元素进行详细说明。

图形 Figure#

与 Matplotlib 类似， Plotly 中的 Figure 对象是整个图表的容器，包含了 trace 和图形样式 Layout。trace 是一个比较抽象的概念，可以理解成图形 + 数据，比如散点图（plotly.graph_objects.Scatter）是一个 trace，它是一种类型的图形（散点图），并包含了绘制散点图的数据。

一般的步骤为：先创建 Figure 并在其中添加多个 trace，然后修改 Layout 来调整外观；也可以在一个 Figure 对象中创建多个子图，再分别添加对应的 trace。

子图#

在 章节 4.1，我们已经介绍了如何创建一张图表，这里主要展示如何创建多个子图。我们用 plotly.subplots 模块中的 .make_subplots() 方法来创建多个子图，可类比于 Matplotlib 中的 subplots() 函数，常用 rows 和 cols 参数设置子图有几行几列，subplot_titles 参数设置子图的名字，用列表传入。

例：创建包含两个子图的图表，该图一行两列，第一个子图为散点图，第二个子图为折线图，分别命名为 Subplot 1 和 Subplot 2。

这里先创建好 trace，再传入 .add_trace()，并用 row 和 column 参数设置子图位置。

import plotly.subplots as sp

# 创建包含两个子图的图表
fig = sp.make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=['Subplot 1', 'Subplot 2'])

# 子图1 - 散点图
scatter_trace = go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 11, 12, 13], mode='markers')
fig.add_trace(scatter_trace, row=1, col=1)

# 子图2 - 折线图
line_trace = go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[5, 4, 3, 2], mode='lines')
fig.add_trace(line_trace, row=1, col=2)

# 更新布局信息
fig.update_layout(title='Multiple Subplots')

# 显示图表
fig.show()

trace#

Plotly 提供了几大类 trace，比如最常见的散点图、饼图；面向金融领域的 OHLC；平面或者三维地图等。章节 4.3 将介绍常见的简单图表；章节 4.4 将介绍金融相关的图表。

布局 Layout#

Layout 是图形的外观和样式的控制元素， Layout 对象包含在 Figure 对象中，通常通过设置 .update_layout() 方法来调整图形的布局，一张图可以多次调整，即可以多次使用该函数。常见的具体设置如下。

修改标题#

使用 title 参数设置新标题。

例：将上面的 Figure 的标题改为 Subplots，并居中显示。

Note

Plotly 中，图片标题不会默认居中，需要设置 title_x=0.5 来调整。

fig.update_layout(title='Subplots', title_x=0.5)
fig.show()

设置图例#

使用 .update_layout() 方法的 showlegend 参数，设置为 True 则显示图例， False 则不显示，默认为True。在一个图上有多条轨迹 trace 时可以更清楚地反映数据。

例：将上面的 Figure 默认的图例删除。

fig.update_layout(showlegend=False)
fig.show()

设置轴标题#

xaxis_title 和 yaxis_title 参数分别用于设置 X 轴和 Y 轴的标题；也可以使用 .update_xaxes() 和 .update_yaxes() 方法，传入 title_text 参数设置标题。

下面的例子使用 update_layout() 方法来设置整体布局的属性，而使用 .update_xaxes() 和 .update_yaxes() 方法来设置每个子图的轴标题。

# 设置子图1的轴标题
fig.update_xaxes(title_text='X1轴标题', row=1, col=1)
fig.update_yaxes(title_text='Y1轴标题', row=1, col=1)

# 设置子图2的轴标题
fig.update_xaxes(title_text='X2轴标题', row=1, col=2)
fig.update_yaxes(title_text='Y2轴标题', row=1, col=2)

# 显示图形
fig.show()

设置模版 template#

template 参数用于设置图形布局的模板，这可以应用特定的风格和主题。常用的参数选择有：

  • “plotly” (默认): 默认模板，采用 Plotly 经典的白色背景和颜色样式。

  • “plotly_dark”: 深色主题的模板，适合在暗色环境中查看。

  • “ggplot2”: 类似于 R 语言中的 ggplot2 图形系统的模板，采用灰色背景。

  • “seaborn”: 模拟 Python seaborn 的外观，具有淡蓝色的背景和灰色网格线。

  • “simple_white”: 简单的白色背景，适用于注重简洁性的图形。

  • “plotly_white”: 与 “plotly” 模板类似，采用白色背景，但可能有轻微差异。

例：对上面的 Figure 使用深色主题。

fig.update_layout(template='ggplot2')
fig.show()

设置图片大小#

可以使用 height 和 width 参数来指定图形的高度和宽度。

例：修改上面 Figure 的高度和宽度。

fig.update_layout(
    height=400,  # 设置图形高度
    width=600    # 设置图形宽度
)
fig.show()
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