有没有办法动态改变每帧的情节动画轴比例？

Question

我有一个动画散点图，通常在 0-0.5 范围内绘制 x,y 坐标，日期/时间是帧键。但是有时我将不得不处理异常数据点，这些数据点将超出此范围。我希望图表能够动态缩放，以便点不会在屏幕外丢失。这可能吗？

def draw(x1,y1,timestamp):

    d = {
        "x1": x1_trim,
        "y1": y1_trim,
        "time": time_trim
    }
    
    df = pd.DataFrame(d)
  
    fig = px.scatter(df, x="x1", y="y1", animation_frame="time")
    fig.update_yaxes(autorange=True)
    fig.update_xaxes(autorange=True)
    fig.show()

我尝试过使用带有 autorange 的 update_x/yaxes，但它似乎不起作用。

Answer 1

正如 cmets 中所指出的，有一种方法可以更改每帧的绘图动画轴比例。问题仍然是如何实现动态。但是，如果我们可以说您已经进行了一些计算，可以让您知道要调整哪些帧的范围，那么像 yranges = {2002:[0, 200]} 这样的字典和帧上的 for 循环的组合应该可以诀窍。让我们以数据集px.data.gapminder 的一个子集为例。假设您想调整下图中显示年份2002 数据的框架的 y 轴范围：

那么就可以包含下面的sn-p，得到下图为year = 2002：

yranges = {2002:[0, 200]}
for f in fig.frames:
    if int(f.name) in yranges.keys():
        f.layout.update(yaxis_range = yranges[int(f.name)])

完整代码：

import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()
df = df[(df['continent'] == 'Asia') & (df['year'].isin([1997, 2002, 2007]))]

scales = [2002]

fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", animation_frame="year", animation_group="country",
           size="pop", color="continent", hover_name="country",
           log_x=True, size_max=55, range_x=[100,100000], range_y=[25,90])

yranges = {2002:[0, 200]}

for f in fig.frames:
    if int(f.name) in yranges.keys():
        f.layout.update(yaxis_range = yranges[int(f.name)])

fig.show()

Answer 2

• 每个框架都可以有自己的布局
• 构建图形后，遍历帧并定义 x 和 y 轴 范围
• 代码如下

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

df = pd.DataFrame(
    {
        "time": np.tile(pd.date_range("1-jan-2021", freq="1H", periods=12), 10),
        "x": np.random.uniform(1, 4, 120),
        "y": np.random.uniform(2, 5, 120),
    }
)
fig = px.scatter(df, x="x", y="y", animation_frame=df["time"].dt.strftime("%H:%M"))

go.Figure(
    data=fig.data,
    frames=[
        fr.update(
            layout={
                "xaxis": {"range": [min(fr.data[0].x) - 0.1, max(fr.data[0].x) + 0.1]},
                "yaxis": {"range": [min(fr.data[0].y) - 0.1, max(fr.data[0].y) + 0.1]},
            }
        )
        for fr in fig.frames
    ],
    layout=fig.layout,
)