Plotly defina a cor da linha

As parcelas de linha são uma das parcelas mais famosas ao trabalhar com dados seqüenciais. Eles nos permitem visualizar dados como pontos específicos acima de um avião cartesiano. Isso pode ajudá -lo a visualizar como os dados mudam para um parâmetro específico. Plotly é uma ótima visualização de dados que pode ajudá -lo a criar parcelas simples a complexas. Neste tutorial, aprenderemos como você pode personalizar um enredo de linha definindo a cor da linha.”

Usando plotly express

Antes de aprendermos a personalizar um enredo de linha, vamos começar criando um enredo simples. Para isso, usaremos os naturais_gas_prices.Arquivo CSV.

Você pode baixar os arquivos necessários do hub de dados, conforme mostrado no link abaixo:

https: // Datahub.io/núcleo/gas natural

Depois de baixado, podemos criar um gráfico de linha com os preços mensais, conforme mostrado no código abaixo:

importar plotly.expresso como px
importar pandas como PD
df = pd.read_csv ("mensalmente.CSV ")
Fig = px.linha (df, x = "mês", y = "preço")
Figo.mostrar()

Começamos importando o pacote Plotly Express como PX no código acima. Em seguida, importamos pandas para ler os dados do CSV e armazená -los em um quadro de dados.

Em seguida, usamos o PX.função de linha para criar um gráfico de linha. Novamente, passamos pelos dados de destino, "mês" e "preço", como parâmetros x e y, respectivamente.

O código acima deve retornar um gráfico como mostrado abaixo:

Plote de linha de personalização

Se usarmos o plotly expresso, podemos personalizar a cor de um gráfico de linha usando a função update_traces ().

A função update_traces () nos permite adicionar ou remover recursos de um gráfico existente. Isso facilita a aprovação de propriedades e valores na personalização de suas parcelas.

Portanto, podemos chamar a função update_traces () e passar no parâmetro line_color como mostrado:

Figo.update_traces (line_color = "#32cd32")

Aqui, passamos o valor da cor alvo como um valor RGB. O gráfico resultante é como mostrado:

Você também pode passar por esquemas de cores definidos na plotagem, como mostrado:

Figo.update_traces (line_color = "Firebrick")

O código acima deve resultar em uma figura como mostrado:

Usando color_discrete_sequence

Outro método que você pode usar para personalizar a cor de uma linha é o parâmetro color_discrete_sequence. Isso permite que você passe uma lista de valores de cores que são atribuídos a cada tipo de plotagem.

Por exemplo, para personalizar a cor da linha em nosso exemplo anterior, podemos executar o código:

Fig = px.linha (df, x = "mês", y = "preço",
color_discrete_sequence = ['vermelho']))
Figo.mostrar()

Isso deve definir a cor da lista como a cor da linha padrão para o seu enredo.

Usando plotly graph_objects

Uma das melhores maneiras de mergulhar na personalização da trama é usar plotly graph_objects. Esta classe permite que você especifique várias propriedades para criar parcelas personalizadas.

Para definir a cor da linha usando graf_objects, podemos passar no parâmetro de cor como um dicionário.

Vamos dar um exemplo simples como mostrado:

importar plotly.Graph_Objects como Go
meses = ['janeiro', 'fevereiro', 'março', 'abril', 'maio', 'junho', 'julho',
'Agosto setembro outubro novembro dezembro']
preços = [2.33,4.22,3.86,3.22,2.34,4.88,4.45,3.12, 2.33,1.98,4.20,5.00,3.33]
fig = vá.Figura(
ir.Dispersão (x = meses, y = preços)
)
Figo.mostrar()

No exemplo acima, usamos plotly graph_objects e a classe de dispersão para plotar um gráfico de linha simples.

A figura resultante é como mostrado:

Para atualizar a cor da linha, podemos definir a cor como dicionário mostrado no exemplo abaixo:

fig = vá.Figura()
Figo.add_trace (vá.Dispersão (x = meses, y = preços, linha = dict (color = '#32cd32'))))
Figo.mostrar()

No exemplo acima, começamos criando uma figura vazia usando o GO.Classe da Figura (). Em seguida, usamos a função add_trace para criar um gráfico de dispersão e passar os valores de destino que desejamos incluir.

No nosso caso, especificamos a cor como verde limão, como mostrado no enredo.

E com isso, você aprendeu com sucesso a definir a cor da trama em plotagem.

Obrigado pela leitura!!