Python Plotly - 如何自定义图例

在 Plotly 中，我们可以通过改变顺序、调整方向、隐藏或显示图例来对其进行自定义，还可以进行增大尺寸、更改字体和颜色等修改。在本文中，让我们看看自定义图例的不同方法。

为了自定义图例，我们使用 update_layout() 方法。

> 语法： update_layout(dict1=None, overwrite=False, **kwargs)

>

>

> 输入字典 / 关键字参数中的值用于迭代地更改原始布局的各个部分。

>

>

> 参数：

>

>

> – dict1 (dict) – 待更新的属性字典。

> – overwrite (bool) – 如果为 True，现有属性将被覆盖。如果为 False，则递归地将更新应用于现有属性，并保留更新操作中未指定的属性。

> – kwargs – 待更新的属性关键字/值对。

示例 1：显示和隐藏图例

隐藏图例：在下面的代码中，我们导入了 INLINECODE8fd43884 包和 INLINECODE4c7a2494 包。导入 CSV 文件后，显示一个散点图，然后通过 INLINECODE08f5043f 方法进一步修改该图，并将参数 INLINECODE3035524e 设置为 False。

要获取 CSV 文件，请点击 iris

#import packages
import plotly.express as px
import pandas as pd

# importing csv file
df = pd.read_csv("iris.csv")

# scatter plot using plotly
fig = px.scatter(df, x="sepal_length",
                 y="sepal_width", 
                 color="species")

# initializing showlegend to "False"
fig.update_layout(showlegend=False)

fig.show()

输出： 图例未显示。

!image

默认情况下，showlegend 参数为 True。当我们在 Plotly 中绘制图表时，图例始终会显示。

# import packages
import plotly.express as px
import pandas as pd

# importing csv file
df = pd.read_csv("iris.csv")

# scatter plot using plotly
fig = px.scatter(df, x="sepal_length", 
                 y="sepal_width", 
                 color="species")

fig.show()

输出：

!image

示例 2：更改图例顺序

在下面的代码中，我们引入了一个新参数 legend_traceorder，并将其初始化为 "reversed"。这样做之后，图例的顺序就反转了。

# import packages
import plotly.express as px
import pandas as pd

# importing csv file
df = pd.read_csv("iris.csv")

# scatter plot using plotly
fig = px.scatter(df, x="sepal_length",
                 y="sepal_width",
                 color="species")

# order of legend is reversed
fig.update_layout(legend_traceorder="reversed")

fig.show()

输出：
更改顺序前：

!image

更改顺序后：

!image

顺序 setosa, versicolor, verginica 变为了 virginica, versicolour, setosa。

示例 3：更改图例方向

对于水平图例，将 layout.legend.orientation 属性设置为 "h"。在这里我们还将其放置在绘图区域的上方。通常，图例是垂直显示的。

# import packages
import plotly.express as px
import pandas as pd

# importing csv file
df = pd.read_csv("iris.csv")

# scatter plot using plotly
fig = px.scatter(df, x="sepal_length",
                 y="sepal_width", 
                 color="species")

# changing orientation of the legend
fig.update_layout(legend=dict(
    orientation="h",

))
fig.show()

输出：

!image

示例 4：更改图例的大小、字体和颜色

在这个示例中，我们引入了许多其他参数，例如 INLINECODEec48f87e、INLINECODE31bb4bb3（其中指定了用于样式的子参数字典）、bgcolor（背景颜色）、边框颜色和边框宽度。

# import packages
import plotly.express as px
import pandas as pd

# importing csv file
df = pd.read_csv("iris.csv")

# scatter plot using plotly
fig = px.scatter(df, x="sepal_length",
                 y="sepal_width",
                 color="species")

# adding different style parameters to the legend
fig.update_layout(
    legend=dict(
        x=0,
        y=1,
        title_font_family="Times New Roman",
        font=dict(
            family="Courier",
            size=12,
            color="black"
        ),
        bgcolor="LightBlue",
        bordercolor="Black",
        borderwidth=1
    )
)
fig.show()

输出：

![image