有没有办法使用 Plotly express 来显示多个子图

问题描述

我很想知道是否有等价于：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'Day':range(10),'Temperature': np.random.rand(10),'Wind': np.random.rand(10),'Humidity': np.random.rand(10),'Pressure': np.random.rand(10)})

data.set_index('Day').plot(subplots=True,layout=(2,2),figsize=(10,5))
plt.tight_layout()

生成 Plotly 图而不是 matplotlib 图表。

解决方法

• 根据文档，Plotly Express does not support arbitrary subplot capabilities 支持 faceting by a given data dimension，也支持 marginal charts to display distribution information。
• 这演示了低级 plotly.subplots 模块及其公开的 make_subplots 函数的用法，以构造具有任意子图的图形。

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

# using your sample data

fig = make_subplots(rows=2,cols=2,start_cell="bottom-left")

fig.add_trace(go.Scatter(x=data.index,y=data.Temperature,name='Temp'),row=1,col=1,)

fig.add_trace(go.Scatter(x=data.index,y=data.Wind,name='Wind'),col=2)

fig.add_trace(go.Scatter(x=data.index,y=data.Humidity,name='Humidity'),row=2,col=1)

fig.add_trace(go.Scatter(x=data.index,y=data.Pressure,name='Pressure'),col=2)

fig.show()

,

对于一个情节快速的解决方案：
您可以使用 pd.melt() 在同一列中获取所有变量：

import pandas as pd
import plotly.express as px

df = pd.DataFrame({
    'Day':range(10),'Temperature': np.random.rand(10),'Wind': np.random.rand(10),'Humidity': np.random.rand(10),'Pressure': np.random.rand(10),})

df_melt = df.melt(
    id_vars='Day',value_vars=['Temperature','Wind','Humidity','Pressure'])

您的数据框现在看起来像这样，名为“variable”的列中的变量名称和名为“value”的列中的值：

    Day variable    value
0   0   Temperature 0.609
1   1   Temperature 0.410
2   2   Temperature 0.194
3   3   Temperature 0.663
4   4   Temperature 0.351

现在您可以使用带有参数 px.scatter() 的 facet_col 来获取多个图：

fig = px.scatter(
    df_melt,x='Day',y='value',facet_col='variable',facet_col_wrap=2,color='variable',width=800,)

结果如下图：

现在在您的示例中，所有变量都具有相同的值范围。但如果情况并非如此，那么您可能需要确保每个图在 y 轴上都有自己的范围。这可以按如下方式完成：

fig.update_yaxes(showticklabels=True,matches=None)

可以在此处找到有关刻面图的更多信息：
https://plotly.com/python/facet-plots/