Plotly - Unter- und Nebenplots

Hier werden wir das Konzept von Unterplots und Inset-Plots in Plotly verstehen.

Nebenhandlungen machen

Manchmal ist es hilfreich, verschiedene Ansichten von Daten nebeneinander zu vergleichen. Dies unterstützt das Konzept der Nebenhandlungen. Es bietetmake_subplots() Funktion in plotly.tools module. Die Funktion gibt ein Figure-Objekt zurück.

Die folgende Anweisung erstellt zwei Unterzeichnungen in einer Zeile.

fig = tools.make_subplots(rows = 1, cols = 2)

Wir können der Abbildung nun zwei verschiedene Traces hinzufügen (die Exp- und Log-Traces im obigen Beispiel).

fig.append_trace(trace1, 1, 1)
fig.append_trace(trace2, 1, 2)

Das Layout der Figur wird durch Angabe weiter konfiguriert title, width, height, usw. mit update() Methode.

fig['layout'].update(height = 600, width = 800s, title = 'subplots')

Hier ist das komplette Skript -

from plotly import tools
import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode
init_notebook_mode(connected = True)
import numpy as np
x = np.arange(1,11)
y1 = np.exp(x)
y2 = np.log(x)
trace1 = go.Scatter(
   x = x,
   y = y1,
   name = 'exp'
)
trace2 = go.Scatter(
   x = x,
   y = y2,
   name = 'log'
)
fig = tools.make_subplots(rows = 1, cols = 2)
fig.append_trace(trace1, 1, 1)
fig.append_trace(trace2, 1, 2)
fig['layout'].update(height = 600, width = 800, title = 'subplot')
iplot(fig)

Dies ist das Format Ihres Plotgitters: [(1,1) x1, y1] [(1,2) x2, y2]

Eingefügte Diagramme

Um ein Unterdiagramm als Einschub anzuzeigen, müssen wir sein Ablaufverfolgungsobjekt konfigurieren. Zuerst diexaxis und Yaxis-Eigenschaften der Einschubspur zu ‘x2’ und ‘y2’beziehungsweise. Folgende Aussage setzt‘log’ Spur im Einschub.

trace2 = go.Scatter(
   x = x,
   y = y2,
   xaxis = 'x2',
   yaxis = 'y2',
   name = 'log'
)

Konfigurieren Sie zweitens das Layout-Objekt, bei dem die Position der x- und y-Achse des Einschubs durch definiert ist domain Die angegebene Eigenschaft ist die Position mit der jeweiligen Hauptachse.

xaxis2=dict(
   domain = [0.1, 0.5],
   anchor = 'y2'
),
yaxis2 = dict(
   domain = [0.5, 0.9],
   anchor = 'x2'
)

Das vollständige Skript zum Anzeigen der Protokollablaufverfolgung im Einschub und der Exp-Ablaufverfolgung auf der Hauptachse finden Sie unten -

trace1 = go.Scatter(
   x = x,
   y = y1,
   name = 'exp'
)
trace2 = go.Scatter(
   x = x,
   y = y2,
   xaxis = 'x2',
   yaxis = 'y2',
   name = 'log'
)
data = [trace1, trace2]
layout = go.Layout(
   yaxis = dict(showline = True),
   xaxis2 = dict(
      domain = [0.1, 0.5],
      anchor = 'y2'
   ),
   yaxis2 = dict(
      showline = True,
      domain = [0.5, 0.9],
      anchor = 'x2'
   )
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
iplot(fig)

Die Ausgabe wird unten erwähnt -