在 Plotly–Python 中更改标记边框颜色
原文:https://www . geesforgeks . org/change-marker-border-color-in-plotly-python/
在本文中，我们将讨论如何使用 Python 中的模块来更改标记边框颜色。
Plotly 绝对是可视化的必备工具，因为它功能强大，易于使用，并且具有很大的交互性优势我们能够导出可视化，能够在浏览器上运行，使用 DASH 构建，DASH 是基于 web 的 python 接口，它消除了这种类型的分析 web 应用程序中对 javascript 的需求，我们还可以离线运行这些 Plotly。在本文中，我们将使用plot模块，即plot . express，它是高级 python 可视化库，它将简单的语法暴露给复杂的图表，它是 plot . py 的包装器。
安装:
可以使用以下命令安装该模块:
pip install plotly
在本文中，我们将借助 plotly.express .散点. update_traces() 和 plotly.express .散点 _3d.update_traces()() 方法来更改标记边框颜色。
分步方法:
- 输入剧情和熊猫库。
- 首先，我们必须在熊猫库的帮助下加载我们绘制图形的数据集。
- 为了绘制曲线图，我们将使用plot . scatter()进行散点图，并将其放入变量 let 名称中作为图
- 然后我们使用图更新 _ 轨迹函数，该函数具有标记属性，我们可以从中更改标记的边界。
我们将在各种示例中使用下面的虹膜数据集:
Python 3
# importing library
import plotly.express as px
# importing iris dataset from plotly
df = px.data.iris()
# display dataset
df
输出:
示例 1: 在虹膜数据集上绘制默认散点图。
计算机编程语言
# importing library
import plotly.express as px
# importing iris dataset from plotly
df = px.data.iris()
# plotting the scatter plot on sepal_width
# and sepal_length and giving color with
# respect to species
fig = px.scatter(df, x='sepal_width',
y='sepal_length',
color='species')
# showing the plot with default settings
fig.show()
输出:
在虹膜数据集上绘制散点图并更改标记边框颜色。
计算机编程语言
# importing library
import plotly.express as px
# importing iris dataset from plotly
df = px.data.iris()
# plotting the scatter plot on sepal_width
# and sepal_length and giving color
# with respect to species
fig = px.scatter(df, x='sepal_width',
y='sepal_length',
color='species')
# setting up marker and in line
# Attribute giving the width and color of border
fig.update_traces(marker=dict(size=10,
line=dict(width=3,
color='blue')))
# showing the plot with default settings
fig.show()
输出:
在上面的代码中，我们使用了 update_traces() 函数，因为我们给了标记属性来创建边框，在该属性中，我们传递了字典，其中我们传递了大小=10 来给圆赋予大小，而在第一行中，我们传递了字典，其中我们传递了宽度和颜色，宽度指的是边框的宽度，颜色指的是边框的颜色。
示例 3: 在虹膜数据集上绘制默认散点 _3d 图。
计算机编程语言
# importing library
import plotly.express as px
# importing iris dataset from plotly
df = px.data.iris()
# plotting the scatter 3d plot by giving
# three axis, petal length, petal width
# and sepal length
# giving color with respect to species
fig = px.scatter_3d(df,x='petal_length',
y='petal_width',
z='sepal_length',
color='species')
# showing the plot with default settings
fig.show()
输出:
示例 4: 在带有标记边框颜色的虹膜数据集上绘制散点图 _3d 图。
计算机编程语言
# importing library
import plotly.express as px
# importing iris dataset from plotly
df = px.data.iris()
# plotting the scatter_3d plot by
# giving three axis on petal_length,
# petal_width and sepal_length
# and giving color with respect to species
fig = px.scatter_3d(df,x='petal_length',
y='petal_width',
z='sepal_length',
color='species')
# setting up marker and in line Attribute
# giving the width and color of border
fig.update_traces(marker=dict(size=10,
line=dict(width=10,
color='red')))
# showing the plot
fig.show()
输出:
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