plotly px.scatter_3d 标记大小

Posted 2023-05-06

【中文标题】plotly px.scatter_3d 标记大小

【英文标题】：plotly px.scatter_3d marker size

【发布时间】：2021-12-23 22:24:44

【问题描述】：

我有一个数据框df:

              x         y         z  ... colours marker_size  marker_opacity
test1  0.118709  0.219099 -0.024387  ...     red         100             0.5
test2 -0.344873 -0.401508  0.169995  ...    blue         100             0.5
test3 -0.226923  0.021078  0.400358  ...     red         100             0.5
test4  0.085421  0.098442 -0.588749  ...  purple         100             0.5
test5  0.367666  0.062889  0.042783  ...   green         100             0.5

我正在尝试用这样的方式来绘制这个：

fig = px.scatter_3d(df, 
                    x='x', y='y', z = 'z', 
                    color='labels', 
                    hover_name = df.index, 
                    opacity = 0.5, 
                    size = 'marker_size')   
fig.write_html(file_name)

当我打开file_name时，一切都很好，但我的积分太大了。当我更改 df 的 'marker_size' 列时，没有任何变化（我尝试了 0.1、1、10、100...）。

这是为什么？

我也试过了：

参数：

size = 1:

结果：

ValueError: Value of 'size' is not the name of a column in 'data_frame'. Expected one of ['x', 'y', 'z', 'labels', 'colours', 'marker_size', 'marker_opacity'] but received: 1

参数：

size = [1]*len(df):

结果： 使用'marker_size'df 列没有区别

【参考方案1】：

如果您希望增加 所有 轨迹的标记大小，只需使用：

fig.update_traces(marker_size = 12)

详情：

px.scatter_3d 的 size 属性不能让您直接指定标记的大小。而是让您在散点图中添加第四个维度，表示另一个变量的不同大小。

size: str or int or Series or array-like
    Either a name of a column in `data_frame`, or a pandas Series or
    array_like object. Values from this column or array_like are used to
    assign mark sizes.

将值从1 更改为10 或100 的原因是您似乎一直在同时更改所有 df['marker_size'] 中的值：

为了使这样的分配生效，您需要在df['marker_size'] 中有一个变量，而不是一个常量。你可以通过这个 sn-p 仔细看看这些东西是如何工作的：

import plotly.express as px
df = px.data.iris()

fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',
              color='species',
              size = 'petal_length'
                   )

fig.show()

在这里您可以看到size 属性按预期工作，因为您的标记将具有不同的大小，如df['petal_length] 所定义：

【讨论】：

啊，太好了，非常感谢！