In diesem Artikel wird erläutert , wie Sie die Farbe des Markierungsrahmens mithilfe des Plotly- Moduls in Python ändern .

Plotly ist definitiv ein Muss für die Visualisierung, da es unglaublich leistungsfähig und einfach zu verwenden ist und den großen Vorteil der Interaktivität bietet. Wir können die Visualisierung exportieren, sie in Browsern ausführen und mit DASH erstellen, einer webbasierten Python-Oberfläche, die das entfernt Wir benötigen Javascript für diese Art von analytischen Webanwendungen, und wir können diese Darstellung auch offline ausführen. In diesem Artikel werden wir das Modul verwenden plotly das ist plotly.express , ist es die High-Level - Python - Visualisierungsbibliothek, macht es einfache Syntax komplexe Diagramme es die Wrapper für plotly.py ist.

Installation:

Dieses Modul kann mit dem folgenden Befehl installiert werden:

pip installieren plottly

In diesem Artikel werden wir die Farbe des Maker- Rahmens mithilfe der Methoden plotly.express.scatter.update_traces() und plotly.express.scatter_3d.update_traces()() ändern .



Schritt-für-Schritt-Ansatz:

  • Importieren Sie die Plot- und Pandas- Bibliothek.
  • Zuerst müssen wir den Datensatz laden, auf dem wir unser Diagramm mit Hilfe der Pandas- Bibliothek zeichnen .
  • Zum Zeichnen des Diagramms verwenden wir plotly.scatter() für das Streudiagramm und fügen es wie in Abb. 1 in die Variable let name ein
  • Dann verwenden wir die Funktion fig.update_traces mit der Markereigenschaft , von der aus wir die Ränder des Markers ändern können.

Wir werden den folgenden Iris- Datensatz in verschiedenen Beispielen verwenden:

import plotly.express as px 
  
df = px.data.iris() 
  
df

Ausgabe:

Beispiel 1: Zeichnen des Standardstreudiagramms im Iris- Datensatz.

import plotly.express as px 
  
df = px.data.iris() 
  
fig = px.scatter(df, x='sepal_width',  
                 y='sepal_length',  
                 color='species') 
  
fig.show()

Ausgabe:



Plotten des Streudiagramms auf dem Iris-Datensatz und Ändern der Farbe des Markierungsrahmens.

import plotly.express as px 
  
df = px.data.iris() 
  
fig = px.scatter(df, x='sepal_width',  
                 y='sepal_length',  
                 color='species') 
  
fig.update_traces(marker=dict(size=10,  
                              line=dict(width=3, 
                                        color='blue'))) 
  
fig.show()

Ausgabe:

Im obigen Code hatten wir die Funktion update_traces() verwendet, indem wir das Markerattribut zum Erstellen der Ränder in diesem Attribut angegeben hatten. Wir hatten das Wörterbuch übergeben, in dem wir size = 10 übergeben hatten, um den Kreisen die Größe zu geben, während in line Wir hatten das Wörterbuch übergeben, in dem wir Breite und Farbe übergeben hatten. Breite bezieht sich auf die Breite des Rahmens und Farbe bezieht sich auf die Farbe des Rahmens.

Beispiel 3: Zeichnen des Standard- Scatter_3d- Diagramms im Iris- Dataset.

import plotly.express as px 
  
df = px.data.iris() 
  
fig = px.scatter_3d(df,x='petal_length', 
                    y='petal_width', 
                    z='sepal_length', 
                    color='species') 
  
fig.show()

Ausgabe:

Beispiel 4: Plotten des Scatter_3d-Plots auf einem Iris-Datensatz mit Markierungsrandfarbe.

import plotly.express as px 
  
df = px.data.iris() 
  
fig = px.scatter_3d(df,x='petal_length', 
                    y='petal_width', 
                    z='sepal_length', 
                    color='species') 
  
fig.update_traces(marker=dict(size=10, 
                              line=dict(width=10, 
                                        color='red'))) 
  
fig.show()

Ausgabe: