python - Plotly:如何使用下拉菜单选择图形源？

Question

我正在尝试使用 Plotly 将多个可选择的图形嵌入到一个图形中，使用下拉图形。我关注了dropdown example来自 Plotly，但它们只展示了如何更改图形特征(如可见或类型)，而不是底层数据。在我的情况下，我有一个静态 X 轴并想更改 Y 值。这是一个可以在 jupyter notebook 中运行的最小工作示例:

import plotly
from plotly import graph_objs as go, offline as po, tools
po.init_notebook_mode()

import numpy as np
import json

x = list(np.linspace(-np.pi, np.pi, 100))
values_1 = list(np.sin(x))
values_2 = list(np.tan(x))

line = go.Scatter(
    x=x,
    y=values_1
)

updatemenus = [
    {
        'buttons': [
            {
                'method': 'restyle',
                'label': 'Val 1',
                'args': [
                    {'y': json.dumps(values_1)},
                ]
            },
            {
                'method': 'restyle',
                'label': 'Val 2',
                'args': [
                    {'y': json.dumps(values_2)},
                ]
            }
        ],
        'direction': 'down',
        'showactive': True,
    }
]

layout = go.Layout(
    updatemenus=updatemenus,
)

figure = go.Figure(data=[line], layout=layout)

po.iplot(figure)

然而，虽然该方法似乎像一般图形属性(如“可见”)所宣传的那样工作，但当我使用“y”时，它会生成一条直线，其中 y 从 0 到 len(y)，而不是我给它的实际数据。这是初始渲染的图像，然后当我选择 Tan(X) 图的下拉项时会发生什么，然后返回到 Sin(X):

如何将多个图形的数​​据嵌入到一个图形中，以便用户可以选择他们想要查看的图形？

Answer 1

使用 graph_objects 更新答案:

截至version 4 ，您不必担心离线与在线功能。所以删除 from plotly import graph_objs as go, offline as po和 po.init_notebook_mode() , 只需使用 import plotly.graph_objects as go .我用一个完整的代码片段更新了我的原始答案，该片段显示了使用 plotly.graph_objects 进行多个跟踪的整个方法。在最后。问题的解决方案仍然是相同的，即:

---

'y'在 updatemenus不将单个列表作为参数，而是像 'y' = [values_1] 中的列表列表其中 values_1本身就是一个列表。所以只需更换你的线路

• {'y': json.dumps(values_1)},和 {'y': json.dumps(values_2)},

与

• {'y': [values_1]},和 {'y': [values_2]},

为不同的选项获取这些图 Val 1和 Val 2 :

---

---

一些细节:

Values_1毫不奇怪，它是一个长度为 100 的列表，其中每个元素的类型都是 numpy.float。替换 json.dumps(values_1)与 values_1 , 和 json.dumps(values_2)与 values_2将呈现与您的问题相同的图。这些图只是直线的原因似乎是绘制的是列表的长度，而不是列表中包含的值。或者类似的东西。

设置'y' = values_1与将 单个 列表分配给 'y' 是一样的.但是'y'在 updatemenus不将单个列表作为参数，而是像 'y' = [values_1] 中那样的列表列表.为什么？因为您可能想在同一张图中绘制多个列表，例如 'y' = [values_1, values_1b] .看看:

下拉选项 Var 1 的绘图:

下拉选项 Var 2 的绘图

完整原代码:

import plotly
from plotly import graph_objs as go, offline as po, tools
po.init_notebook_mode()

import numpy as np
import json

x = list(np.linspace(-np.pi, np.pi, 100))
values_1 = list(np.sin(x))
values_1b = [elem*-1 for elem in values_1]

values_2 = list(np.tan(x))
values_2b = [elem*-1 for elem in values_2]


line = go.Scatter(
    x=x,
    y=values_1
)

line2 = go.Scatter(
    x=x,
    y=values_1b
)


updatemenus = [
    {
        'buttons': [
            {
                'method': 'restyle',
                'label': 'Val 1',
                'args': [
                    {'y': [values_1, values_1b]},
                ]
            },
            {
                'method': 'restyle',
                'label': 'Val 2',
                'args': [
                    {'y': [values_2, values_2b]},
                ]
            }
        ],
        'direction': 'down',
        'showactive': True,
    }
]

layout = go.Layout(
    updatemenus=updatemenus,
)

figure = go.Figure(data=[line, line2], layout=layout)
po.iplot(figure)

完成更新代码:

# imports
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# data
x = list(np.linspace(-np.pi, np.pi, 100))
values_1 = list(np.sin(x))
values_1b = [elem*-1 for elem in values_1]
values_2 = list(np.tan(x))
values_2b = [elem*-1 for elem in values_2]

# plotly setup]
fig = go.Figure()

# Add one ore more traces
fig.add_traces(go.Scatter(x=x, y=values_1))
fig.add_traces(go.Scatter(x=x, y=values_1b))

# construct menus
updatemenus = [{'buttons': [{'method': 'update',
                             'label': 'Val 1',
                             'args': [{'y': [values_1, values_1b]},]
                              },
                            {'method': 'update',
                             'label': 'Val 2',
                             'args': [{'y': [values_2, values_2b]},]}],
                'direction': 'down',
                'showactive': True,}]

# update layout with buttons, and show the figure
fig.update_layout(updatemenus=updatemenus)
fig.show()

使用版本 4 默认布局绘图: