我可以在Python的Plotly Heatmap中指定单元格的宽度和高度吗？

Question

问题陈述

我正在尝试使用plotly.graph_objects.Heatmap来显示（x，y，z）值的数据集，其中x和y不在固定的矩形网格上。 x值在单个网格上等距分布，并且在每个x值处都有一个等距的y网格。 y个网格从一个x值到下一个x值是任意不同的（开始，停止，编号，所有值可能都不同）。所需的行为是一组以每个数据点为中心的连续矩形，其宽度由图上的x间距和每列内y间距确定。

这是matplotlib的{​​{1}}的样子：

imshow的行为使得使用每个单元格的中心来指定这种类型的绘图变得容易，但是我缺少如何控制列的宽度。而不是我想要的宽度，所有宽度都是1。

第二个问题是我尝试执行此操作的方式（参见下文）相当慢。

我尝试过的

要绘制上面的第二张图，我要遍历x值。对于每个值，我都会构建一个数组，该数组重复x以匹配该列的y和z数组的长度，并将其Heatmap固定在我的图中。对于我的情况，这是一种方便的构造，因为它可以确保y网格的间距适合每列。但是，由于每个跟踪中的add_trace参数只有一个重复值，因此宽度被设置为1。正如我上面所说，这也很慢。

我已经查看了https://plot.ly/python/heatmaps上的示例，并阅读了https://plot.ly/python/reference/#heatmap上的文档。

我试图理解x值的交替x和x0的构造，但是关于此的文档对我来说并不明确，经过一些试验后，我继续进行。

我还尝试使用dx参数来减少单元格宽度的外观，但是由于它以像素为单位，因此破坏了绘图的缩放行为。它还不会更改悬停工具所尊重的区域，这会破坏悬停行为。

最后，我还尝试构建一个包含所有（x，y，z）值以及所需的悬浮文本的xgap。这是更快的方法，但是看起来它试图使y轴与图中所有不同的y网格相称，从而导致看起来稀疏的非常瘦的矩形阵列。

最小示例

理想情况下，我想找到一种快速自然的方法来生成以下内容，其中x边界恰好落在-0.25、0.25和0.75。

pandas.DataFrame

在上面的结构中是否可以方便地添加（或不那么容易）以将单元格宽度设置为0.5？如果没有，我应该使用完全不同的结构吗？

Answer 1

确定，您可以按照以下说明使用现有的x0和dx参数，并注意以下几点：

1. z不再是[a,b,c]，而是[[a],[b],[c]]，因为x0 / dx仅适用于z作为二维数组。
2. 每个跟踪使用coloraxis="coloraxis1"，以便它们共享颜色空间和颜色条。您可以在layout.coloraxis1中配置该颜色空间/颜色条。

代码：

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()

fig.add_trace(
    go.Heatmap(
        x0=0,dx=0.5,
        y=[2, 4, 6],
        z=[[-1], [1], [0]],
        name="Name A",
        coloraxis="coloraxis1"
    )
)
fig.add_trace(
    go.Heatmap(
        x0=0.5,dx=0.5,
        y=[6.1, 6.4, 6.7],
        z=[[-1], [1], [2]],
        name="Name B",
        coloraxis="coloraxis1"
    )
)
fig.update_layout(coloraxis1=dict(
    colorscale="Plasma"
))
fig.show()

输出如下：