Как сделать ползунок даты и времени, как в px.scatter для go.Scattergl от plotly

Всем доброе утро,

Мой код:

fig = go.Figure()
fig.add_trace(
    go.Scattergl(x=result2['DateTime'], y=result2['Voc (V)'], mode='markers'))
# Set title
fig.update_layout(
    title_text = "VOC (V) vs Time", xaxis_title = "Time", yaxis_title = "VOC (V)")
# Add range slider
fig.update_layout(
    xaxis=dict(
        rangeselector=dict(
            buttons=list([
                dict(count=1,
                     label = "1m",
                     step = "month",
                     stepmode = "backward"),
                dict(count=6,
                     label = "6m",
                     step = "month",
                     stepmode = "backward"),
                dict(count=1,
                     label = "YTD",
                     step = "year",
                     stepmode = "todate"),
                dict(count=1,
                     label = "1y",
                     step = "year",
                     stepmode = "backward"),
                dict(step = "all")
            ])
        ),
        rangeslider=dict(
            visible=True
        ),
        type = "date"
    )
)
from plotly import offline
offline.plot(fig)

И этот код:

import plotly.express as px

df = result2
fig = px.scatter(df, x = "DateTime", y = "Voc (V)",
                 color = "Eclairement (W/m²)")
fig["layout"].pop("updatemenus")
from plotly import offline
offline.plot(fig)

И я получаю это изображение в качестве вывода: Мой вопрос: Как я могу получить ползунок + цвет 3-й оси (который окрашивает ось Y = Voc (V))

PS: result2 - это мой фрейм данных некоторых столбцов.

Ваши данные общедоступны? Вы можете обновить вопрос со ссылкой на данные?

— 18.03.2022 15:28

@RobRaymond совсем нет, но для этого графика это 3 столбца: один со значениями от 10 до 0, другой со значениями от 0 до 1400, а последний - DateTime (ГГГГ-ММ-ДД Ч:М:С)

— 18.03.2022 16:06

python pandas plotly

18.03.2022 14:25

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

это обходной путь. Визуальный элемент диапазонслайдер не отображается для трассировки рассеянный.
смоделировали некоторые данные, чтобы продемонстрировать
предполагая, что используется рассеянный, так как он лучше работает для большого количества точек. Концепция
- использовать подмножество точек для трассировки разбрасывать, чтобы она не использовала столько ресурсов
- эта вторая трассировка использует другой яксис, так что он может быть скрытый, установив домен очень маленьким
- в зависимости от количества точек вы можете выбрать большое число для наблюдения энный для визуального элемента диапазонслайдер

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

df = pd.DataFrame(
    {
        "DateTime": pd.date_range("1-aug-2021", freq = "1H", periods=1000),
        "Voc (V)": ((np.sin(np.tile(np.linspace(-np.pi, np.pi, 100), 10)) + 1) * 700)
        * np.random.uniform(0.8, 0.9, 1000),
        "Eclairement (W/m²)": (np.sin(np.tile(np.linspace(-np.pi, np.pi, 100), 10)) + 1)
        * 5,
    }
)

# every nth row for rangeslider
df2 = df.iloc[::10, :]

fig = go.Figure(
    [
        go.Scattergl(
            x=df["DateTime"],
            y=df["Voc (V)"],
            mode = "markers",
            marker_color=df["Eclairement (W/m²)"],
            name = "main",
        ),
        go.Scatter(
            x=df2["DateTime"],
            y=df2["Voc (V)"],
            mode = "markers",
            marker_color=df2["Eclairement (W/m²)"],
            name = "rangeslider",
            yaxis = "y2",
        ),
    ]
)

fig.update_layout(
    xaxis_rangeslider_visible=True,
    yaxis2 = {"domain": [0, 0.001], "visible": False},
    showlegend=False,
)