使用plotly创建多个子图既简单又优雅。考虑以下示例，该示例从一个数据帧并排绘制两个系列：

绘制：

代码：

 ＃从plotly导入
.subplots导入make_subplots 
导入plotly.figure_factory as ff 
 import plotly.graph_objs as go 
以pd 
的价格导入大熊猫以np 
 
的数字输入np.random.seed（123）
 frame_rows = 40 
 n_plots = 6 
 #frame_columns = [\'v _\'+ str（e）表示列表中的e（range（1，n_plots + 1））] 
 frame_columns = [\'V_1\'，\'V_2\'] 
 df = pd.DataFrame（np.random.uniform（-10,10，size =（frame_rows，len（frame_columns））），
 index = pd.date_range（\'1/1/2020\'，period = frame_rows）， 
列= frame_columns）
 df = df.cumsum（）+ 100 
 df.iloc [0] = 100 
 
＃绘图设置
 plot_rows = 1 
 plot_cols = 2 
图= make_subplots（行= plot_rows，cols = plot_cols）
 
＃绘图轨迹
 fig.add_trace（go.Scatter（x = df.index，y = df [\'V_1\']），row = 1，col = 1）
 fig.add_trace（go.Scatter（x = df。 index，y = df [\'V_2\']），row = 1，col = 2）
 
 
 fig.show（）
 

将 go.Scatter（）对象替换为类似对象很简单：

图：

但是我似乎找不到一种将设置与 ff.create_distplot（）结合的方法：

分布图：

 ＃从plotly导入
。subplots import make_subplots 
 import plotly.figure_factory as ff 
 import plotly.graph_objs as 
 import pandas pd 
 numpy as np 
 
＃data 
 np .random.seed（123）
 frame_rows = 40 
 n_plots = 6 
 #frame_columns = [\'V _\'+ str（e）表示列表中的e（范围（1，n_plots + 1） ）] 
 frame_columns = [\'V_1\'，\'V_2\'] 
 df = pd.DataFrame（np.random.uniform（-10,10，size =（frame_rows，len（frame_columns）））,, 
 index = pd.date_range（\'1/1/2020\'，period = frame_rows），
 column = frame_columns）
 df = df.cumsum（）+ 100 
 df。 iloc [0] = 100 
 
＃绘图设置
 plot_rows = 1 
 plot_cols = 2 
图= make_subplots（行= plot_rows，cols = plot_cols）
 
＃绘制轨迹
 fig.add_trace（go.Scatter（x = df.index，y = df [\'V_1\']），行= 1，col = 1）
＃fig.add_trace（go.Scatter（x = df.index，y = df [\'V_2\']），row = 1，col = 2）
 
＃distplot 
 hist_data = [df [\'V_1\']。values，df [\'V_2\']。values] 
 group_labels = [\'Group 1\'，\'Group 2\'] 
 ＃fig2 = ff.create_distplot（hist_data，group_labels）
 
＃结合make_subplots，go.Scatter和ff.create_distplot（
 fig.add_trace（ff.create_distplot（hist_data，group_labels），row = 1，col = 2）
 
图。show（）
 

原因似乎是 go.Scatter（）和 ff.create_distplot（）返回两种不同的数据类型； plotly.graph_objs.Scatter 和 plotly.graph_objs._figure.Figure 。而且可以肯定， make_subplots 不能与后者一起使用。还是有人知道解决这个问题的方法？

谢谢您的任何建议！

事实证明您无法直接执行此操作，因为 make_subplots（）不会接受 plotly.graph_objs._figure。直接将图对象作为 add_trace（）的参数。但是，您可以构建一个 ff.create_distplot \"并\"窃取\" 该图中的数据并将其应用于接受 的 go.Histogram 和 go.Scatter（）对象的组合 在 make_subplots（）中。您甚至可以用地毯/边距图做同样的事情。

图：

代码：

 ＃从plotly导入
.subplots导入make_subplots 
 import plotly.figure_factory as ff 
 import plotly.graph_objs as go 
 import熊猫作为pd 
导入numpy作为np 
 
＃数据
 np.random.seed（123）
 frame_rows = 40 
 n_plots = 6 
 #frame_columns = [列表中的e的\'\'V _\'+ str（e）（范围（1，n_plots + 1））] 
 frame_columns = [\'V_1\'，\'V_2\'] 
 df = pd .DataFrame（np.random.uniform（-10,10，size =（frame_rows，len（frame_columns））），
 index = pd.date_range（\'1/1/2020\'，period = frame_rows），
列= frame_columns）
 df = df.cumsum（）+ 100 
 df.iloc [0] = 100 
 
＃绘图设置
 plot_rows = 2 
 plot_cols = 2 
 fig = make_subplots（行= plot_rows，cols = plot_cols）
 
＃绘制轨迹
 fig.add_trace（go.Scatter （x = df.index，y = df [\'V_1\']），row = 1，col = 1）
图.add_trace（go.Scatter（x = df.index，y = df [\'V_2\' ]），row = 2，col = 1）
 
＃distplot 
 hist_data = [df [\'V_1\']。values，df [\'V_2\']。values] 
 group_labels = [\'Group 1\'，\'Group 2\'] 
 fig2 = ff.create_distplot（hist_data，group_labels）
 
 fig.add_trace（go.Histogram（fig2 [\'data\'] [ 0]，
 marker_color =\'blue\'
），row = 1，col = 2）
 
 fig.add_trace（go.Histogram（fig2 [\'data\'] [1 ]，
 marker_color =\'red\'
），row = 1，col = 2）
 
 fig.add_trace（go.Scatter（fig2 [\'data\'] [2] ，
 line = dict（color =\'blue\'，width = 0.5）
），row = 1，col = 2）
 
图.add_trace（go.Scatter（fig2） [\'data\'] [3]，
 line = dict（col or =\'red\'，width = 0.5）
），row = 1，col = 2）
 
＃地毯/模仿ff.create_distplot 
 df [\'rug 1\'] = 1.1 
 df [\'rug 2\'] = 1 
 fig.add_trace（go.Scatter（x = df [\'V_1\']，y = df [\'rug 1\']，
 mode =\'markers\'，
 marker = dict（color =\'blue\'，symbol =\'line-ns-open\'）
），row = 2，col = 2）
 
 fig.add_trace（go.Scatter（x = df [\'V_2\']，y = df [\'rug 2\']，
 mode =\'markers\'，
 marker = dict（ color =\'red\'，symbol =\'line-ns-open\'）
），row = 2，col = 2）
 
＃在rugplot 
图上进行一些手动调整.update_yaxes（范围= [0.95,1.15]，tickfont = dict（color =\'rgba（0,0,0,0）\'，size = 14），row = 2，col = 2）
图.update_layout （showlegend = False）
 
 fig.show（）
 

本文地址：IT屋 情节：如何结合make_subplots（）和ff.create_distplot（）？