在不使用 Plotly Express 的情况下向绘图子图添加垂直矩形

Question

我正在尝试在具有子图的绘图中创建与不同日期范围相对应的阴影区域。

理想情况下，我希望每个阴影矩形都适合每个子图，但我发现这很困难。这是一些示例代码：

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

df = pd.DataFrame({'A': list(range(25)),
                   'B': list(range(25, 50)),
                   'C': list(range(50, 75))}, index=pd.date_range('20200101', periods=25))

fig = make_subplots(rows=3, cols=1)

for idx, col in enumerate(df.columns):
    fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index, y=df[col]), row=idx + 1, col=1)

shape_dict = {'type':'rect', 'xref':'x', 'yref':'paper', 'x0':'2020-01-03', 'x1':'2020-01-12', 'y0':0, 'y1':1, 'fillcolor': 'LightSalmon', 'layer': 'below', 'opacity': 0.25, 'line_width': 0}

如果我这样做

fig.update_layout(shapes=[shape_dict])

，那么我会得到：

还不错，但我更喜欢将这些形状中的每一个单独安装到自己的子图中。

当我尝试使用

add_shape

执行此操作时，阴影区域会失去缩放比例：

for idx, col in enumerate(df.columns):
    fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index, y=df[col]), row=idx + 1, col=1)
    fig.add_shape(shape_dict, row=idx + 1, col=1)

这给了我这个：

我宁愿不必须单独重新计算轴。

我也无法访问

add_vrect

——我不知道为什么，但它不能作为一种方法使用，而且我也无法使用

plotly.express

，大多数plot.ly的文档都使用

px 

图表及其执行我所描述的操作的方法。

编辑

回应下面的答案，

add_vrect

不适用于我的plotly版本，即4.12.0。

例如，

r-beginners

中的示例代码返回给我：

df = pd.DataFrame({'A': list(range(25)),
                   'B': list(range(25, 50)),
                   'C': list(range(50, 75))}, index=pd.date_range('20200101', periods=25))

fig = make_subplots(rows=3, cols=1)

for idx, col in enumerate(df.columns):
    fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index, y=df[col]), row=idx + 1, col=1)

# shape_dict = {'type':'rect', 'xref':'x', 'yref':'paper', 'x0':'2020-01-03', 'x1':'2020-01-12', 'y0':0, 'y1':1, 'fillcolor': 'LightSalmon', 'layer': 'below', 'opacity': 0.25, 'line_width': 0}
# fig.update_layout(shapes=[shape_dict])

fig.add_vrect(
    x0="2020-01-03", x1="2020-01-12",
    y0=0, y1=1,
    fillcolor="LightSalmon", opacity=0.25,
    layer="below", line_width=0)

fig.show()

返回错误信息：

AttributeError: 'Figure' object has no attribute 'add_vrect'

Answer 1

使用

add_vrect()

将阴影输出到每个子图。规模也不受影响。这个答案符合您的问题意图吗？

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

df = pd.DataFrame({'A': list(range(25)),
                   'B': list(range(25, 50)),
                   'C': list(range(50, 75))}, index=pd.date_range('20200101', periods=25))

fig = make_subplots(rows=3, cols=1)

for idx, col in enumerate(df.columns):
    fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index, y=df[col]), row=idx + 1, col=1)

# shape_dict = {'type':'rect', 'xref':'x', 'yref':'paper', 'x0':'2020-01-03', 'x1':'2020-01-12', 'y0':0, 'y1':1, 'fillcolor': 'LightSalmon', 'layer': 'below', 'opacity': 0.25, 'line_width': 0}
# fig.update_layout(shapes=[shape_dict])

fig.add_vrect(
    x0="2020-01-03", x1="2020-01-12",
    y0=0, y1=1,
    fillcolor="LightSalmon", opacity=0.25,
    layer="below", line_width=0,
)

fig.show()

Answer 2

我无法发表评论，因此将其作为（潜在的）答案发布。

您在 Jupyter 中使用这个吗？如果是这样，plotly 的

jupyterlab-plotly

扩展是否也更新了？如果没有，这可能可以解释为什么您无法访问

add_vrect

方法。我认为 jupyterlab 扩展主要负责渲染，但它仍然可能会抛出找不到方法的错误。 最快的检查/更新方法是

jupyter labextension update --all

。

Answer 3

我在plotly 5.10.0中。 Fig.add_vrect 确实有 row & col 可以指定要绘制哪个子图。

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

fig = make_subplots(rows=2, cols=1, shared_xaxes=True)
fig.add_trace(go.Scatter(x=[0, 100, 200, 400, 800], y=[1, 100, 400, 800, 1600]), row=1, col=1)
fig.add_vrect(x0=200, x1=400, row=1, col=1, fillcolor="grey", opacity=0.25, line_width=0)

fig.add_trace(go.Scatter(x=[0, 100, 200, 400, 800], y=[1, 100, 200, 400, 800]), row=2, col=1)
fig.add_vrect(x0=100, x1=600, row=2, col=1, fillcolor="grey", opacity=0.25, line_width=0)

fig.show()