颜色条最小值和最大值
Colorbar minimum and maximum
如何在 plotly 中手动更改颜色条的最小值和最大值?例如。如何将下图中颜色条的最小值设置为 0?
import plotly.express as px
import numpy as np
df = px.data.gapminder().query("year == 2007")
fig = px.treemap(df, path=[px.Constant("world"), 'continent', 'country'], values='pop',
color='lifeExp', hover_data=['iso_alpha'],
color_continuous_scale='RdBu',
color_continuous_midpoint=np.average(df['lifeExp'], weights=df['pop']))
fig.update_layout(margin = dict(t=50, l=25, r=25, b=25))
fig.show()
您可以将 range_color=[min, max]
传递给 px.treemap()
:
range_color (list of two numbers) – If provided, overrides
auto-scaling on the continuous color scale.
例如,您可以传递任意值:
range_color=[0, 100]
或设置适合数据框最小值和最大值的范围:
range_color=[df['lifeExp'].min(), df['lifeExp'].max()]
此外,您可能希望使用中位数而不是平均值作为颜色中点,以更好地说明 'lifeExp' 国家之间的差异。
如何在 plotly 中手动更改颜色条的最小值和最大值?例如。如何将下图中颜色条的最小值设置为 0?
import plotly.express as px
import numpy as np
df = px.data.gapminder().query("year == 2007")
fig = px.treemap(df, path=[px.Constant("world"), 'continent', 'country'], values='pop',
color='lifeExp', hover_data=['iso_alpha'],
color_continuous_scale='RdBu',
color_continuous_midpoint=np.average(df['lifeExp'], weights=df['pop']))
fig.update_layout(margin = dict(t=50, l=25, r=25, b=25))
fig.show()
您可以将 range_color=[min, max]
传递给 px.treemap()
:
range_color (list of two numbers) – If provided, overrides auto-scaling on the continuous color scale.
例如,您可以传递任意值:
range_color=[0, 100]
或设置适合数据框最小值和最大值的范围:
range_color=[df['lifeExp'].min(), df['lifeExp'].max()]
此外,您可能希望使用中位数而不是平均值作为颜色中点,以更好地说明 'lifeExp' 国家之间的差异。