Plotly：如何在带注释的热图中舍入显示文本，但在悬停时保持完整格式？

Question

我正在绘制泰坦尼克号数据集的相关矩阵。

df_corr = df.corr()

原来矩阵是这样的：

fig = ff.create_annotated_heatmap(
            z=df_corr.to_numpy(),
            x=df_corr.columns.tolist(),
            y=df_corr.index.tolist(),
            zmax=1, zmin=-1,
            showscale=True,
            hoverongaps=True
            )
# add title
fig.update_layout(title_text='<i><b>Correlation not round</b></i>')

我想四舍五入浮点数，所以他们在

.

点后显示较少的数字。

当前的解决方法实际上是在输入之前对 pandas 数据框进行舍入。

df_corr_round = df_corr.round(3)
fig = ff.create_annotated_heatmap(
            z=df_corr_round.to_numpy(),
            x=df_corr.columns.tolist(),
            y=df_corr.index.tolist(),
            zmax=1, zmin=-1,
            showscale=True,
            hoverongaps=True
            )
# add title
fig.update_layout(title_text='<i><b>Correlation round</b></i>')

但是当我将鼠标悬停在上面时，解决方法也会使文本四舍五入。我想要详细的悬停文本，而显示文本是圆形的。

我可以在不更改输入数据帧的情况下在每个单元格上显示更少的数字吗？

Answer 1

我只能假设您正在从列表列表中构建您的

ff.create_annotated_heatmap()

，就像他们在Python中注释的热图下的文档中所做的那样。如果您改用熊猫数据框，请不要担心。下面的完整代码段将向您展示如何从具有多个股票时间序列px.data.stocks 的熊猫数据框构建

相关矩阵

，然后使用

df.values.tolist()

制作列表列表以构建带注释的热图。如果您正在做类似的事情，那么构建注释的一种方法是定义这样的文本：

z_text = [[str(y) for y in x] for x in z]

然后你需要得到你想要的位数是使用 round():

z_text = [[str(round(y, 1)) for y in x] for x in z]

正如您在下面看到的，这种方法 (1) 不 像

df_corr.round()

那样改变源数据帧，(2) 在图中只显示 1 个数字，(3) 在悬停时显示更长的数字格式。在图像中，我悬停在

MSFT / FB = 0.5

完整代码：

import plotly.express as px
import plotly.figure_factory as ff
import pandas as pd

df = px.data.stocks()#.tail(50)
df = df.drop(['date'], axis = 1)
dfc = df.corr()
z = dfc.values.tolist()

# change each element of z to type string for annotations
# z_text = [[str(y) for y in x] for x in z]
z_text = [[str(round(y, 1)) for y in x] for x in z]

# set up figure 
fig = ff.create_annotated_heatmap(z, x=list(df.columns),
                                     y=list(df.columns),
                                     annotation_text=z_text, colorscale='agsunset')

# add title
fig.update_layout(title_text='<i><b>Confusion matrix</b></i>',
                  #xaxis = dict(title='x'),
                  #yaxis = dict(title='x')
                 )

# add custom xaxis title
fig.add_annotation(dict(font=dict(color="black",size=14),
                        x=0.5,
                        y=-0.15,
                        showarrow=False,
                        text="",
                        xref="paper",
                        yref="paper"))

# add custom yaxis title
fig.add_annotation(dict(font=dict(color="black",size=14),
                        x=-0.35,
                        y=0.5,
                        showarrow=False,
                        text="",
                        textangle=-90,
                        xref="paper",
                        yref="paper"))

# adjust margins to make room for yaxis title
fig.update_layout(margin=dict(t=50, l=200))

# add colorbar
fig['data'][0]['showscale'] = True
fig.show()

Answer 2

我手头没有数据，所以我没能检查执行情况，但我认为下面的代码可以工作。请参考官方参考资料.

df_corr_round = df_corr.round(3)
fig = ff.create_annotated_heatmap(
            z=df_corr,
            x=df_corr.columns.tolist(),
            y=df_corr.index.tolist(),
            zmax=1, zmin=-1,
            showscale=True,
            hoverongaps=True,
            annotation_text=df_corr_round.to_numpy(),
            )
# add title
fig.update_layout(title_text='<i><b>Correlation round</b></i>')

Answer 3

你应该添加

".round()"

方法

以下代码适用于具有 plotly.express 的非舍入矩阵值的值：

import plotly.express as px
import numpy as np

fig = px.imshow(
    np.random.rand(4, 4),
    text_auto=True
)
fig.show()

现在有了圆角：

import plotly.express as px
import numpy as np

fig = px.imshow(
    np.random.rand(4, 4).round(2),
    text_auto=True
)
fig.show()