在图上添加带有子图的滑块

时间:2018-08-17 21:44:16

标签: python plotly data-visualization

我试图用绘图显示4个不同的函数如何随着它们的公共参数之一的变化而变化。我想要4个堆叠的子图(每个功能一个),并在其下方有一个用于更改参数的滑动条。本质上,我希望它看起来像this page上的带有共享X轴的子图示例,但它下面带有一个类似here的滑块。 This page在外观上看起来与我需要的相似,只是我不想在此处使用范围滑块。这不是我正在使用的实际代码,但是为了方便起见,我将在结构上发布一些类似于我的代码:

def f(rho):
    dom = np.linspace(0, 1, 50)
    f1 = (dom - rho) ** 2
    f2 = np.sin(dom * rho)
    f3 = np.abs(dom - rho)
    f4 = dom ** rho
    return f1, f2, f3, f4

我想看看np.linspace(0.5, 2, 101)中这4个函数如何随rho改变,所以rho是由滑块控制的变量。我喜欢按图绘制,因为我想做一些自定义,并且能够在图形上滚动以查看函数值。

1 个答案:

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我最终在密密麻麻的社区论坛上找到了this post,该论坛用以下代码示例回答了这个问题:

import plotly.graph_objs as go
from plotly.tools import make_subplots

fig = make_subplots(1, 2)

fig.add_scatter(y=[1, 3, 2], row=1, col=1, visible=True)
fig.add_scatter(y=[3, 1, 1.5], row=1, col=1, visible='legendonly')
fig.add_scatter(y=[2, 2, 1], row=1, col=1, visible='legendonly')
fig.add_scatter(y=[1, 3, 2], row=1, col=2, visible=True)
fig.add_scatter(y=[1.5, 2, 2.5], row=1, col=2, visible='legendonly')
fig.add_scatter(y=[2.5, 1.2, 2.9], row=1, col=2, visible='legendonly')

steps = []
for i in range(3):
    step = dict(
        method = 'restyle',  
        args = ['visible', ['legendonly'] * len(fig.data)],
    )
    step['args'][1][i] = True
    step['args'][1][i+3] = True
    steps.append(step)

sliders = [dict(
    steps = steps,
)]

fig.layout.sliders = sliders

go.FigureWidget(fig)