首页 > 解决方案 > Plotly:如何设置不同的标记不透明度,但为所有标记保持相同的轮廓颜色?

问题描述

我正在尝试在制造商不透明度被某个向量改变的地方放置标记。

但标记边缘颜色不透明度是恒定的

   fig.add_trace(go.Scatter(x=real.index, y=real['some_value'],
                             mode='markers',
                             marker={'opacity': real['another value'],
                                     'color':'green',
                                     'size':10,
                                     'line':dict(width=1,
                                                 color='rgba(165,42,42,1)')}
                            ))

从下图中可以看出,标记边缘颜色不透明度与标记填充的颜色不透明度一起改变。

我的目的是保持线条(标记边缘)不透明度不变。

在此处输入图像描述

注意:这个问题没有回答这个问题:

plotly.py:改变线条不透明度,使标记不透明

标签: pythonplotly

解决方案


您可以轻松地在 0 和 1 之间重新调整 pandas 系列,并将其用作参数, rgba(red,green,blue,opacity)例如图color='rgba(100,0,255,'+opac+')'opac某个标记在 0 和 1 之间的一些不透明度。标记的颜色属性对于任何 都是唯一的go.Scatter(),因此您必须为每个点添加唯一的轨迹。然后,同时,您可以使用marker=dict(line=dict(color='rgba(100,0,255,1)'))

在下图中,我将轮廓颜色设置为 'rgba(100,0,255,1)',并且标记填充的不透明度根据上述逻辑而变化。这样,最高值将显示为完全“填充”的标记:

在此处输入图像描述

但是你也可以设置一个更明确定义的线,例如,line=dict(color='rgba(0,0,0,1)', width = 2)得到这样的东西:

在此处输入图像描述

现在你可以玩弄所有的rgba参数来找到你喜欢的颜色。

完整代码:

# imports
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
import numpy as np

# sample data in the form of an hourlt
np.random.seed(1234)
tseries = pd.date_range("01.01.2020", "01.04.2020", freq="H")
data = np.random.randint(-100, 100, size=(len(tseries), 3))
df = pd.DataFrame(data=data)
df.columns=list('ABC')
df['C_scaled'] = df['C'].max()/df['C']
df['C_scaled'] = (df['C']-df['C'].min())/(df['C'].max()-df['C'].min())

df = df.sort_values(by=['C_scaled'], ascending=False)

fig=go.Figure()

for ix in df.index:
    d = df.iloc[ix]
    opac = str(d['C_scaled'])
    fig.add_trace(go.Scatter(x=[d['A']], y=[d['B']], showlegend=False,
                             marker=dict(size = 14, color='rgba(100,0,255,'+opac+')',
                                         line=dict(color='rgba(0,0,0,1)', width = 2)))
                            )
    
fig.show()

编辑: Hoverinfo 副作用

只需包括以下内容即可编辑 hoverinfo,以便在悬停时始终显示 x 和 y 值到 closeset 值:

fig.update_layout(hovermode="x")
fig.update_traces(hoverinfo = 'x+y')


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