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Plotly Dash函数切换图形参数-python

plotly button pandas python

tonydanza123 · 技术社区 · 1 年前

我正在尝试安装一个功能,它提供了一个开关或切换来更改绘图。使用下面的内容,我有一个散点图和两个按钮,用于更改点的颜色和大小。

按钮应用于相同的散点图。我可以使用 daq.BooleanSwitch 无论是颜色还是尺寸,我都可以单独使用,但我不能像两个调用一样将它们一起使用 id 引发错误。

两个人可以用一个按钮代替吗?它可以打开或关闭每个参数。我不想要下拉条或不同的按钮,因为图形应该能够保持两个按钮的组合(打开/关闭)。

目前,按钮已就位,但没有;不要改变图形的颜色或大小。

import dash
import dash_daq as daq
from dash import dcc, html
import dash_mantine_components as dmc
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd

df = px.data.iris()

color_dict = {'setosa':'green', 'versicolor':'yellow', 'virginica':'red'}
colormap = df["species"].map(color_dict)

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div(
    [
        html.P("Color"),
        #daq.BooleanSwitch(id="color_toggle", on=False, color="red"),
        dmc.Button('Color', id="color_toggle", variant="light"),
        html.P("Size"),
        #daq.BooleanSwitch(id="size_toggle", on=False, color="red"),
        dmc.Button('Size', id="size_toggle", variant="light"),
        html.Div(
            dcc.Graph(id="chart"), 
            #id="power-button-result-1", 
            #id="power-button-result-2"
        ),
    ]
)

@app.callback(
    Output("chart", "figure"),
    #Output("power-button-result-1", "children"),
    #Output("power-button-result-2", "children"),
    [
    Input("color_toggle", "value"),
    Input("size_toggle", "value"),
    ]
)
def update_output(color_on, 
                  size_on,
                  ):

    if color_on:
            fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color = colormap)
            #dcc.Graph(figure=fig)
            #return [dcc.Graph(figure=fig)]
    else:
            fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length")
            #return [dcc.Graph(figure=fig)]
    
    if size_on:
            fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", size = 'sepal_length')
            #dcc.Graph(figure=fig)
            #return [dcc.Graph(figure=fig)]
    else:
            fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length")
            #return [dcc.Graph(figure=fig)]
    
    return fig


if __name__ == "__main__":
    app.run_server(debug=True)

1 回复 | 直到 1 年前

user24714692 1 年前

似乎您需要的开关 Size 和 Color .

在这种情况下,您可以利用 dcc.checklist() 在您的html中并设置样式。

这段代码很可能会工作,运行它并查看:

app.layout = html.Div(
    [
        html.P("Toggle for the Color"),
        dcc.Checklist(
            id="color_toggle",
            options=[{"label": "", "value": True}],
            value=[],
            inline=True
        ),
        html.P("Toggle for the Size"),
        dcc.Checklist(
            id="size_toggle",
            options=[{"label": "", "value": True}],
            value=[],
            inline=True
        ),
        html.Div(
            dcc.Graph(id="chart"),
        ),
    ]
)

那你就不需要了 if 和 else 中的语句 update_output() 。为此,您可以拨打 update_traces() 方法

    if color_on:
        fig.update_traces(marker=dict(color=colormap))

    if size_on:
        fig.update_traces(marker=dict(size=10))

密码

import dash
from dash import dcc, html
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.express as px
import pandas as pd

df = px.data.iris()
color_dict = {'setosa': 'green', 'versicolor': 'yellow', 'virginica': 'red'}
colormap = df["species"].map(color_dict)

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div(
    [
        html.P("Toggle for the Color"),
        dcc.Checklist(
            id="color_toggle",
            options=[{"label": "", "value": True}],
            value=[],
            inline=True
        ),
        html.P("Toggle for the Size"),
        dcc.Checklist(
            id="size_toggle",
            options=[{"label": "", "value": True}],
            value=[],
            inline=True
        ),
        html.Div(
            dcc.Graph(id="chart"),
        ),
    ]
)


@app.callback(
    Output("chart", "figure"),
    [Input("color_toggle", "value"), Input("size_toggle", "value")]
)
def update_output(color_on, size_on):
    fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length")

    if color_on:
        fig.update_traces(marker=dict(color=colormap))

    if size_on:
        fig.update_traces(marker=dict(size=10))

    return fig


if __name__ == "__main__":
    app.run_server(debug=False)

笔记:

dcc.checklist() 是用于渲染一组复选框的组件”(另请参见RadioItems以一次选择一个选项,或参见Dropdown以获得更紧凑的视图。)
看见 Interactive Visualizations