fig = px.scatter(data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_cw_qc,x=data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_cw_qc.index, y="归母利润历史年差异", ) fig.show() 改成橙色
时间: 2023-08-01 16:07:59 浏览: 110
您可以使用 `color_discrete_sequence` 参数来指定散点的颜色,将其设置为一个只包含一个元素的列表即可。例如,将颜色设置为橙色可以使用以下代码:
```python
fig = px.scatter(data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_cw_qc,
x=data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_cw_qc.index,
y="归母利润历史年差异",
color_discrete_sequence=["orange"])
fig.show()
```
这样,散点的颜色就会被设置成橙色。如果您需要设置其他颜色,只需要将 `color_discrete_sequence` 参数的值改为对应颜色的名称或 RGB 值即可。
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fig = px.scatter(data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_zq_qc,x=data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_zq_qc.index, y="归母利润历史年差异" ) fig = px.scatter(data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_cw_qc,x=data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_cw_qc.index, y="归母利润历史年差异" ) fig.show() 上面的数据散点是蓝色 下面的数据散点是橙色
您可以在绘制两个散点图时,分别使用不同的颜色。例如,将上面的散点图设置为蓝色,下面的散点图设置为橙色,可以使用以下代码:
```python
fig1 = px.scatter(data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_zq_qc,
x=data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_zq_qc.index,
y="归母利润历史年差异",
color_discrete_sequence=["blue"])
fig2 = px.scatter(data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_cw_qc,
x=data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_cw_qc.index,
y="归母利润历史年差异",
color_discrete_sequence=["orange"])
fig1.show()
fig2.show()
```
这样,第一个散点图的颜色就会被设置成蓝色,第二个散点图的颜色会被设置成橙色。如果您需要使用其他颜色,只需要将 `color_discrete_sequence` 参数的值改为对应颜色的名称或 RGB 值即可。
fig = px.scatter(data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_zq_qc,x=data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_zq_qc.index, y="归母利润历史年差异", ) fig.show() 颜色
您的代码中没有指定颜色。如果您想根据某一列的值来为散点图上的点染色,可以使用 `color` 参数。例如,如果您想根据 "行业" 这一列的值来染色,可以将代码改为:
```python
fig = px.scatter(data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_zq_qc,
x=data_forecast_is_stk_bs_rpt_lishichayi_qukong_zq_qc.index,
y="归母利润历史年差异",
color="行业")
fig.show()
```
这样,每个行业对应的点会被染上不同的颜色。您也可以将 `color` 参数设置为其他列名,根据具体需求来染色。
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