Plotly中4种文本类型设置详解
阅读量:次 Authors: 阳哥 PYTHONVISUALIZATION
Plotly
Plotly中4种文本类型设置详解
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Plotly中4种文本类型设置详解
大家好，我是阳哥 。
在过去的一段时间里，我写了几篇用 Python 的交互式可视化工具 Plotly 来演示全球疫情情况的文章，如下：
有不少同学都问到图表中文本如何设置，今天阳哥来跟大家分享下。
Plotly 中文本设置大概可以分为四种类型，效果如下：
下面将以 Plotly Express 中的设置为基础，来介绍这 4种类型的详细情况。
项目环境背景
本文的数据来自开源项目 tushare， 从 tushare 中获取数据，首先要进行注册获取 token（一串字母和数字组成的文本），然后才可以获取到数据，大家可以通过以下链接来注册（也可以点击文末的“阅读原文”）：
https://tushare.pro/register?reg=129033
本文的代码是在 Jupyter notebook 环境中运行，Python 环境版本及其他工具如下：
- Python 3.7
- pandas version: 1.0.3
- tushare version: 1.2.51
- plotly version: 4.5.0
首先导入相关工具：
import tushare as ts
import plotly
from plotly.offline import iplot,plot, init_notebook_mode
import plotly_express as px
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd
import plotly.io as pio
pio.templates.default = 'plotly_white'
init_notebook_mode()
数据获取
在 tushare 中注册后，通过 “个人主页”——“接口TOKEN” 可以找到自己的 token 值，界面如下：
复制 token 值，然后在代码中进行如下设置：
# 设置 token
# tushare 注册地址： https://tushare.pro/register?reg=129033
# 以上方法只需要在第一次或者token失效后调用，完成调取tushare数据凭证的设置，正常情况下不需要重复设置。
ts.set_token('你的token值')
pro = ts.pro_api()
在设置好 token 值后，我们就可以开始获取数据，这里以获取股票代码是 “000001.SZ” 的企业为例，来描述 Plotly 中文本设置。
数据获取及初步整理如下：
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ',
start_date='19900101',
end_date = '20200425'
)
# 设置时间格式
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])
df
Plotly 中文本设置
这次，我们以 Plotly express 为例，来阐述文本的设置，在原生的 plotly 中，文本设置的方式也是一致的。
文本的设置分为 4中类型，分别是 title，text，label，以及 annotations 。
title 是图表的标题； text 是显示x轴或y轴数据的值；label 是设置数据列在图表中的显示名称；annotations 是设置图表中的注释文本。
这4种类型的文本，前3种相对而言比较好设置， annotations 要稍微复杂些。
下面以柱状图为例来进行说明，代码如下：
df_bar = df[:10]
# df_bar
fig_bar = px.bar(df_bar,
x='vol',
y='trade_date',
orientation='h',
text='vol', # 设置柱状图柱子上的显示文本
title='volumn', # 设置图表标题
width=600,
height=800,
# template='plotly_white',
labels={'vol':'交易量', # 设置标签显示名称
'trade_date':'日期',
}
)
# 设置文字注释内容
annotation = [dict(x=0.8,
xref='paper', #使用相对坐标
y=0.98,
yref='paper',
text='Python数据之道',
showarrow=False, # 不显示箭头
),
]
fig_bar.update_layout(annotations= annotation)
fig_bar.show()
效果如下：
上图中，对 4种类型的文本进行了初步设置，当然你可能觉得有点丑，想更个性化的设置，比如 标题（title）居中、设置标题文本颜色，等等， 类似效果如下：
上面这些效果在 Plotly 中也是可以实现的，大家可以自己研究下，或者在公众号 「Python数据之道」 后台回复数字 「662」获取完整的代码来查看。
