px.scatter 设置y周刻度和最大值
时间: 2024-02-17 07:05:16 浏览: 26
要设置 `px.scatter` 绘图的 y 轴刻度和最大值,可以使用 `update_yaxes` 方法。例如:
```python
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
fig.update_yaxes(
tickvals=[4, 5, 6, 7], # 设置 y 轴刻度值
range=[3, 8] # 设置 y 轴范围
)
fig.show()
```
上述代码中,我们使用 `update_yaxes` 方法来修改 y 轴的刻度值和范围。其中 `tickvals` 参数设置了 y 轴的刻度值,`range` 参数设置了 y 轴的范围。通过这两个参数的设置,我们可以自由地控制 y 轴的刻度和范围。
相关问题
px.scatter 两个y归一化
如果你想在使用 `px.scatter` 时对两个 y 值进行归一化,你可以使用 `sklearn.preprocessing` 中的 `MinMaxScaler` 进行归一化。以下是一个示例代码:
```python
import plotly.express as px
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd
# 构造示例数据
df = pd.DataFrame({
'x': [1, 2, 3, 4, 5],
'y1': [3, 6, 9, 12, 15],
'y2': [10, 20, 30, 40, 50]
})
# 定义归一化器
scaler = MinMaxScaler()
# 对 y1 和 y2 进行归一化
df[['y1', 'y2']] = scaler.fit_transform(df[['y1', 'y2']])
# 绘制散点图
fig = px.scatter(df, x='x', y=['y1', 'y2'])
fig.show()
```
在上面的示例代码中,`MinMaxScaler` 用于对 y1 和 y2 进行归一化。这里我们使用 `df[['y1', 'y2']]` 选择需要归一化的两列数据,然后将归一化后的结果覆盖原数据,即 `df[['y1', 'y2']] = scaler.fit_transform(df[['y1', 'y2']])`。最后使用 `px.scatter` 绘制散点图,其中 `y` 参数传入一个列表,表示需要绘制的两个 y 值。
px.scatter 修改散点的大小和透明度
要修改散点的大小和透明度,可以使用 Plotly Express 中的 scatter() 函数,然后设置 size 和 opacity 参数。
下面是一个示例代码,展示如何使用 Plotly Express 修改散点的大小和透明度:
```python
import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species",
size='petal_length', opacity=0.5)
fig.show()
```
在上面的代码中,我们使用 iris 数据集创建了一个散点图,并将花瓣长度作为散点的大小,透明度设置为0.5。
你可以根据自己的数据和需求,修改 size 和 opacity 参数的值,以获得所需的效果。