我試圖在制造商不透明度被某些矢量改變的地方繪制標(biāo)記。但標(biāo)記邊緣顏色不透明度是恒定的。 fig.add_trace(go.Scatter(x=real.index, y=real['some_value'], mode='markers', marker={'opacity': real['another value'], 'color':'green', 'size':10, 'line':dict(width=1, color='rgba(165,42,42,1)')} ))從下圖中可以看出，標(biāo)記邊緣顏色不透明度與標(biāo)記填充的顏色不透明度一起改變。我的目的是保持線（標(biāo)記邊緣）不透明度不變。
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汪汪一只貓
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您可以輕松地在 0 和 1 之間重新縮放 pandas 系列，并將其用作參數(shù)，?rgba(red,green,blue,opacity)例如圖中某個(gè)標(biāo)記的不透明度在 0 和 1 之間color='rgba(100,0,255,'+opac+')'。opac標(biāo)記的顏色屬性對(duì)于任何 都是唯一的go.Scatter()，因此您必須為每個(gè)點(diǎn)添加一個(gè)唯一的軌跡。然后，同時(shí)，您可以為標(biāo)記的輪廓設(shè)置顏色（如果您愿意的話，還可以設(shè)置不透明度）使用marker=dict(line=dict(color='rgba(100,0,255,1)'))
在下圖中，我將輪廓顏色設(shè)置為“rgba(100,0,255,1)”，標(biāo)記填充的不透明度根據(jù)上述邏輯變化。這樣，最高值將顯示為完全“填充”的標(biāo)記：
但是你也可以設(shè)置一個(gè)定義更明確的行，例如，line=dict(color='rgba(0,0,0,1)', width = 2)得到這樣的東西：
現(xiàn)在您可以嘗試所有rgba參數(shù)來找到您喜歡的顏色。
完整代碼：
# imports
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
import numpy as np
# sample data in the form of an hourlt
np.random.seed(1234)
tseries = pd.date_range("01.01.2020", "01.04.2020", freq="H")
data = np.random.randint(-100, 100, size=(len(tseries), 3))
df = pd.DataFrame(data=data)
df.columns=list('ABC')
df['C_scaled'] = df['C'].max()/df['C']
df['C_scaled'] = (df['C']-df['C'].min())/(df['C'].max()-df['C'].min())
df = df.sort_values(by=['C_scaled'], ascending=False)
fig=go.Figure()
for ix in df.index:
? ? d = df.iloc[ix]
? ? opac = str(d['C_scaled'])
? ? fig.add_trace(go.Scatter(x=[d['A']], y=[d['B']], showlegend=False,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?marker=dict(size = 14, color='rgba(100,0,255,'+opac+')',
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?line=dict(color='rgba(0,0,0,1)', width = 2)))
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? )
? ??
fig.show()
編輯： Hoverinfo 的副作用
只需包含以下內(nèi)容即可編輯 hoverinfo，以便在懸停時(shí)始終顯示 x 和 y 值到 closeset 值：
fig.update_layout(hovermode="x")
fig.update_traces(hoverinfo = 'x+y')
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