fig.update_layout怎么去除坐标轴
时间: 2024-03-17 07:44:55 浏览: 11
如果你是在使用 Plotly 绘制图表,可以通过 `update_layout` 方法来调整图表的布局。要去除坐标轴,可以通过设置 `xaxis` 和 `yaxis` 的 `visible` 属性为 `False` 来实现。具体操作如下所示:
```python
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure()
# 添加图表的数据和布局等信息
fig.update_layout(xaxis_visible=False, yaxis_visible=False)
```
在上面的代码中,我们通过 `update_layout` 方法将 `xaxis_visible` 和 `yaxis_visible` 属性设置为 `False`,从而实现了去除坐标轴的操作。
相关问题
self.plot_canvas.update_layout(xaxis=dict( rangeslider=dict( visible=True, range=[self.start_index, self.end_index] # 设置x轴范围为显示的数据范围 ), type="linear" ))
`self.plot_canvas.update_layout(xaxis=dict(rangeslider=dict(visible=True, range=[self.start_index, self.end_index]), type="linear"))` 是用于更新 matplotlib 中的绘图区域 `self.plot_canvas` 上 x 轴的布局。其中,`rangeslider` 参数可以添加一个滑动条,`visible=True` 表示滑动条可见,`range=[self.start_index, self.end_index]` 表示滑动条的显示范围为 `self.start_index` 到 `self.end_index`,`type="linear"` 表示 x 轴的类型为线性。
在 matplotlib 中,我们可以使用 `update_layout()` 方法来更新绘图区域的布局,包括坐标轴、图例、标题等。`update_layout()` 方法可以接受很多参数,并且可以一次性设置多个属性,例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建 Figure 对象和 Axes 对象
fig, ax = plt.subplots()
# 在 Axes 对象中绘制图表
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Line 1')
# 设置绘图区域的标题和标签
ax.set_title('My Plot')
ax.set_xlabel('X Axis')
ax.set_ylabel('Y Axis')
# 更新布局,添加滑动条
ax.update_layout(xaxis=dict(rangeslider=dict(visible=True, range=[1, 2]), type="linear"))
# 显示图例
ax.legend()
# 显示图表
plt.show()
```
在上面的例子中,`ax.update_layout()` 方法被用于更新绘图区域的布局,包括添加滑动条。具体来说,`ax.update_layout(xaxis=dict(rangeslider=dict(visible=True, range=[1, 2]), type="linear"))` 表示添加一个滑动条,使得用户可以通过鼠标拖动的方式选择 x 轴的范围,同时将 x 轴的类型设置为线性。
总之,`self.plot_canvas.update_layout(xaxis=dict(rangeslider=dict(visible=True, range=[self.start_index, self.end_index]), type="linear"))` 也是类似的更新 matplotlib 中绘图区域布局的方法,它可以添加一个滑动条,并设置滑动条的范围和 x 轴的类型。
order = ["Valuation ($B)", "Total Raised ($B)", "Investors Count", "Deal Terms"] df3 = df3[order] # 添加颜色编码 fig = px.parallel_coordinates(df3, color="class", dimensions=order, color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno) # 调整标签显示方式 fig.update_layout({ "xaxis": {"title": {"font": {"size": 14}, "text": "X轴"}}, "yaxis": {"title": {"font": {"size": 14}, "text": "Y轴"}} }) # 调整图表布局 fig.update_layout( font=dict(size=12), margin=dict(l=50, r=50, b=50, t=50), title={ 'text': "平行坐标图", 'y': 0.95, 'x': 0.5, 'xanchor': 'center', 'yanchor': 'top'} ) fig.show()代码报错,Value of 'color' is not the name of a column in 'data_frame'. Expected one of ['Valuation ($B)', 'Total Raised ($B)', 'Investors Count', 'Deal Terms'] but received: class
根据错误提示,可以看出代码中的 `color="class"` 参数出现了问题,因为它期望的是数据集中的一个列名,但是实际上没有找到这个列名。因此,我们需要检查数据集中是否存在名为 `class` 的列,如果没有,可以根据数据集的实际情况修改这个参数。
以下是修改后的示例代码:
```python
import plotly.express as px
import pandas as pd
# 载入数据集
df = pd.read_csv("data.csv")
# 调整纵轴顺序
order = ["Valuation ($B)", "Total Raised ($B)", "Investors Count", "Deal Terms"]
df = df[order]
# 添加颜色编码
fig = px.parallel_coordinates(df, color="Valuation ($B)", dimensions=order,
color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno)
# 调整标签显示方式
fig.update_layout({
"xaxis": {"title": {"font": {"size": 14}, "text": "X轴"}},
"yaxis": {"title": {"font": {"size": 14}, "text": "Y轴"}}
})
# 调整图表布局
fig.update_layout(
font=dict(size=12),
margin=dict(l=50, r=50, b=50, t=50),
title={
'text': "平行坐标图",
'y': 0.95,
'x': 0.5,
'xanchor': 'center',
'yanchor': 'top'}
)
fig.show()
```
在这个代码示例中,我们将颜色编码参数改为了 `color="Valuation ($B)"`,因为这个列名在数据集中存在。我们也可以根据数据集的实际情况修改这个参数,以保证代码的正确性。