如何使重复的线条在 Plotly 中可见

Question

我浏览了 Plotly Pythons 文档并找到了一种方法。我正在尝试绘制超过 1000 条线，其中一些线相互重叠。我想看到重复的行。我尝试传递随机线宽，但有时最粗的线图在顶部。尝试使线条透明也不起作用。请告知我在下面插入了简单的示例：

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [10, 8, 6, 4, 2, 0, 2, 4, 2, 0]

fig = go.Figure()

fig.add_trace(go.Scatter(
    x=x, y=y,
    line_color='red',
    name='Duplicate1',
))
fig.add_trace(go.Scatter(
    x=x, y=y,
    line_color='rgb(231,107,243)',
    name='Duplicate2',
))

fig.update_traces(mode='lines')
fig.show()

Answer 1

您可以遍历descending order 中的线条的粗细。您可以从max_width 开始，然后从那里减少每条新线的绘制。我用线性配色方案为 10 行创建了一个示例脚本。

import plotly.graph_objects as go


x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [10, 8, 6, 4, 2, 0, 2, 4, 2, 0]

fig = go.Figure()

max_thickness = 100


N = 10 
for i in range(N):
    
    fig.add_trace(go.Scatter(
    x=x, y=y,
    line_color='rgb({r},255,255)'.format(r= (255//N)*i )  ,
    name='Duplicate ' + str(i),
    line=dict(width=max_thickness - (i*10) ) 
    ))

fig.update_traces(mode='lines')
fig.show()

在这里，我们一遍又一遍地绘制同一条线，但具有不同的粗细和不同的颜色。输出如下图所示：

Answer 2

这感觉像是一个非常开放的问题，关于为什么你想要绘制重复的系列，你最终是如何得到重复的。但我们现在暂且不谈。如果您最终会得到1000 重复项，我会为每个系列使用不同的线宽，并在'rgba(0, 0, 255, {a}' 中使用非常低的不透明度a。您也可以为每一行使用不同的不透明度，但您不必这样做。如果您在df_dupe 中有重复值并且在df 中有一些独特的系列，这是一种方法。 Dupes 以blue 的阴影显示。如果您可以使用此功能，我很乐意提供其他详细信息。

剧情：

完整代码：

from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd
import numpy as np

# random data
np.random.seed(123)
frame_rows = 100
frame_cols = 3
frame_columns = ['V_'+str(e) for e in list(range(frame_cols+1))]
df=pd.DataFrame()

dupe_rows = 100
dupe_cols = 1000
dupe_columns = ['D_'+str(e) for e in list(range(dupe_cols+1))]
df_dupe=pd.DataFrame()


# rng = range(fra)

# dupe data
for i, col in enumerate(dupe_columns):
    df_dupe[col]=np.sin(np.arange(0,frame_rows/10, 0.1))#*np.random.uniform(low=0.1, high=0.99))
    
# non-dupe data    
for i, col in enumerate(frame_columns):
    df[col]=np.sin(np.arange(0,frame_rows/10, 0.1))*((i+1)/5)

    fig = go.Figure()

# calculations for opacity, colors and widths for duped lines
N = len(dupe_columns)
opac = []
colors = []
max_width = 50
widths = []

# colors and widths
for i, col in enumerate(dupe_columns):
    a = (1/N)*(i+1)
    opac.append(a)
    colors.append('rgba(0,0,255, '+str(a)+')')
    #widths2 = N/(i+1)
    widths.append(max_width/(i+1)**(1/2))

# line and colors for duplicated values
fig = go.Figure()
for i, col in enumerate(dupe_columns):
    fig.add_traces(go.Scatter(x=df_dupe.index, y = df_dupe[col], mode = 'lines',
#                               line_color = colors[i],
                              line_color ='rgba(0,0,255, 0.05)',
                              line_width = widths[i]))

# highlight one of the dupe series
fig.add_traces(go.Scatter(x=df_dupe.index, y = df_dupe[col], mode = 'lines',
                              line_color ='rgb(0,0,255)',
                              line_width = 3))

# compare dupes to some other series
for i, col in enumerate(frame_columns[-3:]):
    fig.add_traces(go.Scatter(x=df.index, y = df[col], mode = 'lines',
#                               line_color = colors[i],
#                               line_width = widths[i]
                             ))

fig.update_yaxes(range=[-1.3, 1.3])
fig.show()