import plotly.io as pio
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import pandas as pd
import numpy as np
# 设置plotly默认主题
pio.templates.default = 'plotly_white'
# 设置pandas打印时显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
update_xaxes / update_yaxes 常用参数介绍及示例
二者参数大同小异，因此以x轴作为示例说明。
官方示例：https://plotly.com/python/axes/
详细参数见：
https://plotly.com/python/reference/layout/xaxis/https://plotly.com/python-api-reference/generated/plotly.graph_objects.layout.html?highlight=layout%20xaxis#plotly.graph_objects.layout.XAxishttps://plotly.com/python/reference/layout/yaxis/https://plotly.com/python-api-reference/generated/plotly.graph_objects.layout.html?highlight=yaxis#plotly.graph_objects.layout.YAxistype：设置坐标轴的类型。默认情况下，plotly会根据输入数据自动调整合适的类型。
字符串枚举类型，可取 '-'、'linear'、'log、'date'、'category'、'multicategory' visible：是否显示坐标轴，默认为 True，当设置为 False 时隐藏坐标轴，但是依旧可以进行拖拽。side：设置x轴（y轴）位于绘画区域的 底部（左侧）还是 顶部（右侧）
字符串枚举类型，可取 'top'、 'bottom'、 'left'、 'right'。注：x轴只可取 'top' 或 'bottom'，同样，y轴只可取 'left' 或 'right' zeroline：是否绘制零刻度线，如果为True，零刻度线将会在网格线最顶层绘制。zerolinecolor：零刻度线的颜色。
十六进制字符串，如 #ff0000rgb/rgba 字符串，如 rgb(255,0,0)hsl/hsla 字符串，如 hsl(0,100%,50%)hsv/hsva 字符串，如 hsv(0,100%,100%)CSS 颜色字符串，如 darkblue、lightyellow 等 zerolinewidth：零刻度线的宽度。整数或浮点数（像素）。showgrid：是否显示垂直于该坐标轴的网格线。默认为 Truegridcolor：垂直于该坐标轴的网格线的颜色。gridwidth：垂直于该坐标轴的网格线的宽度。[0, inf] 之间的整数或浮点数showline：是否显示坐标轴线。默认为 Falselinecolor：坐标轴线的颜色。linewidth：坐标轴线的宽度。[0, inf] 之间的整数或浮点数title：设置坐标轴标题，字典类型，包含如下属性：
font：设置坐标轴标题的字体，字典类型，包含如下属性：
color：字体颜色family：字体类型。字符串，可以为 Arial、Balto、Courier New、Droid Sans、Droid Serif、Droid Sans Mono、Gravitas One、Old Standard TT、Open Sans、Overpass、PT Sans Narrow、Raleway、Times New Romansize：字体大小。大于等于1的整数。 text：设置标题内容，字符串类型。standoff：设置坐标轴标题与刻度标签之间的距离。注意，轴标题总是被限制在绘画框内，因此实际的间距总是小于设定值或者默认值。但是可以将 automargin 设置为 True，此时 plotly.js 将会根据给定的 standoff 值自动调整边距。大于等于 0 的整数 automargin：是否让图边距适应标签长度（因为标签总是限制在边框内，此参数可以让边框自动适应标签的长度）。默认为 False
df = px.data.iris()
print(df.head())
fig = px.scatter(
df, x='sepal_length', y='sepal_width',
color='species_id', size='petal_length',
)
fig.update_xaxes(
type='linear',
side='top',
showgrid=False,
title={'font': {'size': 18}, 'text': 'Sepal Length', 'standoff': 10},
automargin=True,
)
fig.update_yaxes(
showline=True,
linecolor='black',
linewidth=3,
gridwidth=2,
title={'font': {'size': 18}, 'text': 'Sepal Width', 'standoff': 10},
automargin=True,
)
fig.write_image('../pic/axes_1.png', scale=10)
fig.show()
showticklabels：是否显示刻度标签，默认为 Trueshowtickprefix：如果为 'all'，则所有的刻度标签都显示前缀；如果为 'first'，则只有第一个刻度标签显示前缀；如果为 'last'，则只有最后一个刻度标签显示前缀；如果为 None，则所有标签都不显示前缀。
字符串枚举型，可取 'all'（默认值）、'first'、'last'、None showticksuffix：与 showtickprefix 一样，只是将前缀改为后缀。默认值为 'all'tickprefix：设置刻度标签的前缀，字符串类型，默认为 空字符串 ""ticksuffix：设置刻度标签的后缀，字符串类型，默认为 空字符串 ""ticks：如果为空字符串 ""，则不绘制刻度线，默认值；如果为 'outside'，则绘制刻度线，且方向向图表外侧；如果为 'inside'，则绘制刻度线，且方向向图表内侧。
字符串枚举类型，可取 ""（默认值）、'outside'、'inside' tickwidth：设置刻度线的宽度，大于等于0的整数，默认值为1ticklen：设置刻度线的长度，大于等于0的整数，默认值为5tickcolor：设置刻度线的颜色。tickmode：设置刻度的模式。如果为 'auto'，则根据 nticks 调整显示的刻度数；如果为 'linear'，则刻度由起始位置 tick0，和步长 dtick 决定（如果 tick0 和 dtick 都指定了，那么 tickmode的默认值变为 'linear'）；如果为 'array'，则刻度由 tickvals 和 ticktext 指定（如果 tickvals 指定了，那么 tickmode的默认值变为 'array'）nticks：设置最多显示多少刻度，会自动选择显示的刻度，实际值小于等于 nticks，只有 tickmode 为 'auto' 时，才有效。大于等于0的整数。tick0：设置此轴上第一个显示的刻度位置，搭配 dtick 共同使用。如果坐标轴的类型为 ‘log’，那么你传入的应该是取 ‘log’ 后的值；如果坐标轴类型为 ‘date’，那么传入的值也应该为日期字符串；如果坐标轴类型为 ‘category’，那么应该传入一个整数，从0开始，按出现顺序排列。dtick：设置显示刻度的步长，搭配 tick0 共同使用。必须为一个正整数，或者一个字符串（当坐标轴类型为 ‘date’ 或 ‘log’ 时）。tickvals：显示列表中出现的刻度。只有当 tickmode 为 'array'时有效，与 ticktext 搭配使用。
列表、numpy数组、pandas Series。值为数字、字符串或日期 ticktext：用于替换 tickvals 的刻度标签，与 tickvals 一一对应。例如 tickvals=[1, 2] 且 ticktext=['a', 'b'] 那么坐标轴上 1 刻度位置的标签将显示 ‘a’，而不是1，类似的 2刻度显示的标签为 ‘b’。
列表、numpy数组、pandas Series。值为数字、字符串或日期 tickfont：设置刻度标签的字体。字典类型，可用参数如下：
color：字体颜色family：字体size：字体大小 tickangle：刻度标签的水平倾斜角度。
fig = go.Figure()
fig = fig.set_subplots(rows=1, cols=2)
fig.add_trace(go.Scatter(
x=[1, 2, 3, 4], y=[4, 8, 6, 2]
), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Bar(
x=[1, 2, 3, 4], y=[4, 8, 6, 2],
marker_color=['blue', 'yellow', 'blue', 'green']
), row=1, col=2)
fig.update_layout(
xaxis=dict(
linecolor='green',
ticks='inside',
tickwidth=3,
ticklen=10,
tickcolor='red',
tickmode='array',
tickvals=[1, 2, 3, 4],
ticktext=['A', 'B', 'C', 'D'],
),
yaxis=dict(
tickmode='linear',
tick0=2,
dtick=3,
),
xaxis2=dict(
linecolor='red',
tickprefix='Eloik',
tickfont={'size': 16, 'color': '#9fa0d7'},
tickangle=-45,
),
yaxis2=dict(
showticklabels=False,
)
)
fig.write_image('../pic/axes_2.png', scale=10)
fig.show()
autorange：是否根据输入数据自动调整坐标轴的范围。如果 range 指定了，那么 autorange 值变为 False
可取 True、False 或 'reversed' （翻转坐标轴） fixedrange：设置该坐标轴是否可以缩放，如果为 True，则不可以缩放，默认值为 Falserange：设置该坐标轴的范围。如果坐标轴的类型为 ‘log’，那么你必须传入取过 ‘log’ 后的范围（例如：期望显示范围为[1, 100]，那么在 log 坐标类型中，输入的值应该是 [0, 2]）；如果坐标轴类型为 ‘date’，那么传入的范围也应该是日期字符串；如果坐标轴类型为 ‘category’，那么传入的范围应该是整数，从0开始，按出现的先后顺序递增。
列表，两个值 rangemode：如果为 'normal'，则坐标轴范围按照输入数据的极值进行计算；如果为 'tozero' ，无论输入数据的范围是多少，都会显示 0 刻度；如果为 nonnegative，无论输入数据如何，都只显示非负半轴。只有 ‘linear’ 类型的坐标轴才可以使用该参数。tickformat：设置刻度标签的格式。对于数值型，见：https://github.com/d3/d3-format/tree/v1.4.5#d3-format；对于日期型，见：https://github.com/d3/d3-time-format/tree/v2.2.3#locale_format。对于日期型额外添加了两个条目：%h表示半年，%{n}f 表示秒保留n位小数，例如 ‘2016-10-13 09:15:23.456’ 使用格式 ‘%H~%M~%S.%2f’ 将变为 ‘09~15~23.46’exponentformat：设置刻度标签的指数显示规则。例如，考虑数字 1,000,000,000。如果为 None，则表现为 ，1,000,000,000；如果为 'e'，表现为 1e+9；如果为 'E'，表现为 1 × 1 0 9 1×10^9 1×109；如果为 'power'，表现为 1x10^9；如果为 'SI'，表现为 1G，如果为 'B'，表现为 1B
可取 None、'e'、'E'、'power'、'SI'、'B' minexponent：为 10^n 隐藏 SI 前缀，如果 |n| 小于 minexponent。只有当 exponentformat 为 'SI' 或 'B'时有效separatethousands：是否使用千分隔，如果为 True，那么每四位数字会被分隔
fig = px.line(x=np.linspace(-10, 10, 100), y=(np.random.rand(100) - 0.5) * 200000)
fig.update_layout(
xaxis=dict(
range=(-11, 11),
tickformat='.2f',
),
yaxis=dict(
exponentformat='power',
)
)
fig.write_image('../pic/axes_3.png', scale=10)
fig.show()
color：一次性设置坐标轴线、字体、刻度线和网格的颜色。网格的颜色会与背景混合而变浅。可以被指定的单个属性值覆盖。mirror：决定是否将坐标轴 和（或）刻度镜像到绘图区域的另一侧。如果为 True，则坐标轴线被镜像；如果为 'ticks' ，则坐标轴线和刻度都被镜像；如果为 False，不使用镜像功能；如果为 'all'，坐标轴线会在所有共享该坐标轴的子图上镜像；如果为 'allticks'，坐标轴线和刻度会在所有共享该坐标轴的子图上镜像。
可取 True、False、'ticks'、'all'、'allticks'
fig = px.line(
x=['abcdefghijklmn', 2, 3, 4], y=[4, 8, 6, 2]
)
fig.add_trace(go.Bar(
x=['abcdefghijklmn', 2, 3, 4], y=[2, 6, 4 ,1]
))
fig.update_layout(
xaxis=dict(
type='category',
showline=True,
linecolor='black',
linewidth=2,
mirror=True,
color='#e60039',
),
yaxis=dict(
showline=True,
linecolor='black',
linewidth=2,
mirror=True,
color='#e60039',
),
width=600, height=400,
showlegend=False,
)
fig.write_image('../pic/axes_4.png', scale=10)
fig.show()
tickson：设置刻度线和网格线相对于其对应的标签的绘画方式。只有坐标轴类型为 'category' 或 'multicategory' 时才有效。当设为 'boundaries'时，刻度线和网格线会显示在两个类别标签中间的位置。
字符串枚举类型，可取：'labels'（默认值）、'boundaries' ticklabelposition：设置刻度标签在坐标轴的哪里显示。注意 top 和 bottom 对 x轴 或 ticklabelmode='period'时无效，同样地，left 和 right 对 y轴 或 ticklabelmode='period' 时无效。当坐标轴类型为 ‘multicategory’ ，且 tickson='boundaries' 时无效。
可取：'outside'（默认值）、'inside'、'outside top'、'inside top'、'outside left'、'inside left'、'outside right'、'inside right'、'outside bottom'、'inside bottom' ticklabelmode：设置刻度标签显示位置的模式。只有坐标轴类型为 ‘date’ 时，'period'才有效，此时刻度标签会显示在两个刻度中间。
可取 'instant'（默认值）、'period'
fig = px.line(
x=['2001', '2002', '2003', '2004'], y=[4, 8, 6, 2]
)
fig.add_trace(go.Bar(
x=['2001', '2002', '2003', '2004'], y=[2, 6, 4 ,1]
))
fig.update_layout(
xaxis=dict(
type='category',
showgrid=True,
tickson='boundaries',
ticks='inside', tickwidth=3, ticklen=10,
),
yaxis=dict(
showline=True,
ticklabelposition='inside top',
),
width=600, height=400,
showlegend=False,
)
fig.write_image('../pic/axes_5.png', scale=10)
fig.show()
domain：设置坐标轴的域（长度）。[0, 1]之间的浮点数categoryorder：设置类别标签的顺序。默认值为 'trace'，即根据给定数据的先后顺序排列；取 'category ascending' 或 'category descending' 时，将按照标签名的字典序排列；取 'array' 时，将使用 categoryarray 的顺序进行排列，如果某个标签没有在 categoryarray 中出现，那么将更改为 'trace' 模式；取'total ascending'或 'total descending' 时，将按照值的大小排序。
可取 'trace'、'category ascending'、'category descending'、'array'、'total ascending'、'total descending'、'min ascending'、'min descending'、'max ascending'、'max descending'、'sum ascending'、'sum descending'、'mean ascending'、'mean descending'、'median ascending'、'median descending' categoryarray：设置类别标签的排列顺序，只有 categoryorder='array' 时有效。
fig = px.line(
x=['2001', '2002', '2003', '2004'], y=[4, 8, 6, 2]
)
fig.add_trace(go.Bar(
x=['2001', '2002', '2003', '2004'], y=[2, 6, 4 ,1]
))
fig.update_layout(
xaxis=dict(
type='category',
showgrid=True,
categoryorder='array',
categoryarray=['2003', '2002', '2001', '2004']
),
width=600, height=400,
showlegend=False,
)
fig.write_image('../pic/axes_6.png', scale=10)
fig.show()
rangeslider：在x轴下方添加一个滑动条，字典类型，可选属性如下：
autorange：是否根据输入数据自动调整范围，如果 range 给定，那么该参数自动变为 Falsebgcolor：设置滑动条的背景颜色bordercolor：设置滑动条边框的颜色borderwidth：设置滑动条边框的宽度range：设置滑动条的范围。如果坐标轴的类型为 ‘log’，那么你必须传入取过 ‘log’ 后的范围（例如：期望显示范围为[1, 100]，那么在 log 坐标类型中，输入的值应该是 [0, 2]）；如果坐标轴类型为 ‘date’，那么传入的范围也应该是日期字符串；如果坐标轴类型为 ‘category’，那么传入的范围应该是整数，从0开始，按出现的先后顺序递增。thickness：设置滑动条的高度，[0, 1]之间的浮点数visible：是否显示滑动条，如果设为 True，那么 y 轴将无法缩放，相当于 fixedrange=True
fig = px.line(x=np.linspace(-10, 10, 100), y=(np.random.rand(100) - 0.5) * 2)
fig.update_layout(
xaxis=dict(
range=(-11, 11),
rangeslider=dict(
visible=True,
bgcolor='#c5c5c5',
bordercolor='#888888',
borderwidth=2,
)
)
)
fig.write_image('../pic/axes_3.png', scale=10)
fig.show()
anchor：如果给定一个其他轴的id（例如 ‘x2’, ‘y’），这个坐标轴将会绑定到垂直于那个轴的坐标轴；如果为 free，那么该轴位置由 position 确定position：设置坐标轴的位置，只有 anchor='free'时有效
[0, 1] 之间的浮点数 showspikes：当鼠标划过图中的数据点时，是否显示一条竖直的线。spikecolor：竖直线的颜色spikethickness：竖直线的宽度spikedash：竖直线线条的样式
可取 'solid'、 'dot'、 'dash'、 'longdash'、 'dashdot'、 'longdashdot'或者一个 dash 长度列表，如：5px、10px、2px、2px spikesnap：设置该竖直线什么时候显示。取'data'时，当鼠标靠近数据点时就会显示；取'cursor'时，只要鼠标放在图上就会显示；取'hovered data'时，当鼠标悬停在数据点时才会显示。
可取 'data'、'cursor'、'hovered data'（默认值） spikemode：设置竖直线的模式。如果为 'toaxis'，竖直线从数据点开始向坐标轴方向显示，到达坐标轴停止；如果为 'across'，竖直线将贯穿整个绘图区域；如何为 marker， 则在坐标轴上标记点。
可取 'toaxis' 、'across'、marker，可以使用 + 组合这三个值
fig = px.line(
x=[1, 2, 3, 4], y=[4, 8, 6, 2]
)
fig.update_xaxes(
rangemode='tozero',
showspikes=True,
spikemode='toaxis+marker',
spikecolor='red',
spikedash='longdash',
spikesnap='data',
spikethickness=5,
position=0.2,
anchor='free',
)
fig.update_yaxes(
rangemode='tozero',
)
fig.show()
