fig = px.bar( get_data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_shuju, # 数据集 x='数据范围', # x轴 y='归母利润上一年比本年倍数',color_continuous_scale='reds') fig.show() 还是显示蓝色
时间: 2024-02-17 12:02:12 浏览: 66
这可能是因为`color`参数映射到的数值范围太小,导致颜色渐变不明显。你可以尝试使用`range_color`参数来调整颜色映射的数值范围。下面是一个例子,将`range_color`参数设置为`[0, 10]`:
```python
import plotly.express as px
fig = px.bar(get_data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_shuju, x='数据范围', y='归母利润上一年比本年倍数', color='归母利润上一年比本年倍数', color_continuous_scale='reds', range_color=[0, 10])
fig.show()
```
这样,将归母利润上一年比本年倍数映射到颜色的数值范围就是`[0, 10]`,柱子的颜色渐变就会更加明显。你可以根据需要调整`range_color`参数的取值范围。
相关问题
fig = px.bar( get_data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_shuju, # 数据集 x='数据范围', # x轴 y='归母利润上一年比本年倍数') fig.show() 改成渐变色
你可以使用`color`参数和`color_continuous_scale`参数来设置渐变色。下面是一个例子,将渐变色设置为蓝色:
```python
import plotly.express as px
fig = px.bar(get_data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_shuju, x='数据范围', y='归母利润上一年比本年倍数', color='归母利润上一年比本年倍数', color_continuous_scale='Blues')
fig.show()
```
其中,`color='归母利润上一年比本年倍数'`将颜色映射到归母利润上一年比本年倍数这一列,并根据数据的大小将柱子颜色进行渐变。`color_continuous_scale='Blues'`将渐变色设置为蓝色,你可以根据需要修改颜色映射方案或使用其他颜色值。
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。