我想在plotly dash中绘制一个有两个子图的图表。我的整个图表是这样的。
import pandas as pd
import numpy as np
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv').iloc[:60]
fig = make_subplots(rows=2, cols=1, row_heights=[0.8, 0.2], vertical_spacing=0)
fig.add_trace(go.Candlestick(open=df['AAPL.Open'], high=df['AAPL.High'], low=df['AAPL.Low'], close=df['AAPL.Close'],
increasing_line_color='#0384fc', decreasing_line_color='#e8482c', name='AAPL'), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Scatter(y=np.random.randint(20, 40, len(df)), marker_color='#fae823', name='VO', hovertemplate=[]), row=2, col=1)
fig.update_layout({'plot_bgcolor': "#21201f", 'paper_bgcolor': "#21201f", 'legend_orientation': "h"},
legend=dict(y=1, x=0),
font=dict(color='#dedddc'), dragmode='pan', hovermode='x unified',
margin=dict(b=20, t=0, l=0, r=40))
fig.update_xaxes(showgrid=False, zeroline=False, rangeslider_visible=False, showticklabels=False,
showspikes=True, spikemode='across', spikesnap='data', showline=False, spikedash='solid')
fig.update_yaxes(showgrid=False, zeroline=False)
fig.update_traces(xaxis='x', hoverinfo='none')
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(children=[
html.Div(dcc.Graph(id='chart', figure=fig, config={'displayModeBar': False}))])
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True, dev_tools_ui=False, dev_tools_props_check=False)
我需要的是一个所谓的十字线,在交易图中很常见。基本上它由两条连接到x轴和y轴的线组成,并随着光标移动。这是tradingview.com图表的截图。
目前我发现,当光标在散点图上时,图标消失,工作正常。我想这是因为我将 hovertemplate=[]
在散点图中,我不能这样做,因为没有这样的参数。我不能在蜡烛图中这样做,因为没有这样的参数。此外,只有当我在散点图中设置 hovermode='x unified'
. 如果我把它设置为x,小图标就不会出现。但我需要它和我展示的tradingview.com的例子一模一样。有什么方法可以复制那个十字线吗?
更新1。
我试过 fig.update_layout(hoverdistance=0)
. 但问题是,当光标不在蜡烛图上时,十字线就不对了。我拍了两张截图:第一张来自tradingview.com的图表,第二张来自我的代码,上面有 hoverdistance
设置为0。可以看到,当光标不在烛台上时,在第一个截图中,十字线仍然是正确的。但是,在第二个截图中,它就不能正常工作了。只有当光标只在烛台上时,它才会工作。我只是想复制 Tradingview.com 横轴。没有少,也没有多。
更新2:
我想答案可能在这些 绘声绘色. 我目前正在努力。请分享您对这次更新的意见。
这样应该就可以了。
fig.update_layout(hoverdistance=0)
然后设置 spikesnap='cursor'
为Xaxes和Yaxes。
这些小调整可以保持十字线的完整性,并去除一直困扰你的小图标。
从 文献:
剧情。
悬停距离
设置寻找数据添加悬停标签的默认距离(以像素为单位)(-1表示不截留,0表示不寻找数据)。 这只是对点状对象(如散点)悬停的实际距离。对于区域类对象(条形图、散点填充等),悬停在区域内是开启的,在区域外是关闭的,但这些对象在冲突的情况下不会取代在点类对象上的悬停。
完整的代码。 (但没有破折号元素)
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv').iloc[:60]
fig = make_subplots(rows=2, cols=1, row_heights=[0.8, 0.2], vertical_spacing=0)
fig.add_trace(go.Candlestick(open=df['AAPL.Open'], high=df['AAPL.High'], low=df['AAPL.Low'], close=df['AAPL.Close'],
increasing_line_color='#0384fc', decreasing_line_color='#e8482c', name='AAPL'), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Scatter(y=np.random.randint(20, 40, len(df)), marker_color='#fae823', name='VO', hovertemplate=[]), row=2, col=1)
fig.update_layout({'plot_bgcolor': "#21201f", 'paper_bgcolor': "#21201f", 'legend_orientation': "h"},
legend=dict(y=1, x=0),
font=dict(color='#dedddc'), dragmode='pan', hovermode='x unified',
margin=dict(b=20, t=0, l=0, r=40))
fig.update_yaxes(showgrid=False, zeroline=False, showticklabels=False,
showspikes=True, spikemode='across', spikesnap='cursor', showline=False, spikedash='solid')
fig.update_xaxes(showgrid=False, zeroline=False, rangeslider_visible=False, showticklabels=False,
showspikes=True, spikemode='across', spikesnap='cursor', showline=False, spikedash='solid')
fig.update_layout(hoverdistance=0)
fig.update_traces(xaxis='x', hoverinfo='none')
fig.show()
如果你设置 hovermode='x'
然后你可以格式化 穗线式 像这样。
fig.update_xaxes(spikecolor="grey",spikethickness=1)
UPDATE:spikesnap='cursor'
会让你更接近,但不工作 完全为蜡烛图。
fig.update_xaxes(showgrid=False, zeroline=False, rangeslider_visible=False, showticklabels=False,
showspikes=True, spikemode='across', spikesnap='cursor', showline=False,
spikecolor="grey",spikethickness=1, spikedash='solid')
fig.update_yaxes(showspikes=True, spikedash='solid',spikemode='across',
spikecolor="grey",spikesnap="cursor",spikethickness=1)
fig.update_layout(spikedistance=1000,hoverdistance=1000)