プロットグラフに線分を追加する簡単な方法(python / jupyterノートブックを使用)?

4
Hebe Hilhorst 2019-05-01 16:58.

このようないくつかの水平線分を持つロリポッププロットを作成したい- https://python-graph-gallery.com/184-lollipop-plot-with-2-group。グラフィック(および簡単な対話性)が好きなので、プロットを使用したいのですが、簡潔な方法が見つかりません。

両方の折れ線グラフがあります(https://plot.ly/python/line-charts/)そしてレイアウトに線を追加することができます(https://plot.ly/python/shapes/#vertical-and-horizontal-lines-positioned-relative-to-the-axes)、ただし、これらのソリューションは両方とも、各行セグメントを個別に追加する必要があり、それぞれ約4〜8行のコードが含まれます。これをforループすることもできますが、matplotlibソリューション(最初のリンク)のように、ベクトル化が組み込まれているものを誰かに教えてもらえれば幸いです。

編集:次のコードも試してみました。最初にプロットをmatplotlibにしてから、plotlyに変換します。線分はその過程で消えます。それは不可能だと思い始めました。

mpl_fig = plt.figure()

# make matplotlib plot - WITH HLINES
plt.rcParams['figure.figsize'] = [5,5]
ax = mpl_fig.add_subplot(111)
ax.hlines(y=my_range, xmin=ordered_df['value1'], xmax=ordered_df['value2'], 
color='grey', alpha=0.4)
ax.scatter(ordered_df['value1'], my_range, color='skyblue', alpha=1, 
label='value1')
ax.scatter(ordered_df['value2'], my_range, color='green', alpha=0.4 , 
label='value2')
ax.legend()

# convert to plotly
plotly_fig = tls.mpl_to_plotly(mpl_fig)
plotly_fig['layout']['xaxis1']['showgrid'] = True
plotly_fig['layout']['xaxis1']['autorange'] = True
plotly_fig['layout']['yaxis1']['showgrid'] = True
plotly_fig['layout']['yaxis1']['autorange'] = True

# plot: hlines disappear :/
iplot(plotly_fig)

1 answers

3
PythonNoob 2019-06-25 01:04.

Plotlyは、このようなチャートに組み込みのベクトル化を提供していません。これは、自分で簡単に実行できるためです。提供されたリンクに基づいた私の例を参照してください。

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.offline as pyo
import plotly.graph_objs as go

# Create a dataframe
value1 = np.random.uniform(size = 20)
value2 = value1 + np.random.uniform(size = 20) / 4
df = pd.DataFrame({'group':list(map(chr, range(65, 85))), 'value1':value1 , 'value2':value2 })

my_range=range(1,len(df.index)+1)

# Add title and axis names
data1 = go.Scatter(
        x=df['value1'],
        y=np.array(my_range),
        mode='markers',
        marker=dict(color='blue')
    )


data2 = go.Scatter(
        x=df['value2'],
        y=np.array(my_range),
        mode='markers',
        marker=dict(color='green')
    )

# Horizontal line shape
shapes=[dict(
        type='line',
        x0 = df['value1'].loc[i],
        y0 = i + 1,
        x1 = df['value2'].loc[i],
        y1 = i + 1,
        line = dict(
            color = 'grey',
            width = 2
        )
    ) for i in range(len(df['value1']))]


layout = go.Layout(
    shapes = shapes,
    title='Lollipop Chart'
)

# Plot the chart
fig = go.Figure([data1, data2], layout)

pyo.plot(fig)

私が得た結果で:

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