我正在使用 make_subplots 和 go.Pie 繪制一系列 3 個餅圖。我想最終將它們放在 dash 應用程序中，用戶可以在其中過濾數據并且圖形將更新。我如何將特定顏色映射到變量，以便男性始終為藍色，女性始終為粉紅色等。您可以使用 color_discrete_map 的 plotly express 來執行此操作，但 plotly express 不支持子圖 afaik。這是我制作性別餅圖的示例 df。其他 dfs 具有相同的格式只是不同的值。 Gender ACC_ID percent0 Female 57647 57.01 Male 37715 37.02 Other 5875 6.0這是我用來制作數字的代碼fig = make_subplots(rows=1, cols=3, specs=[[{'type':'domain'}, {'type':'domain'},{'type':'domain'}]])fig.add_trace(go.Pie(labels=age["Age_Group"], values=age["percent"],customdata=age["ACC_ID"], textinfo='label+percent',insidetextorientation='horizontal', textfont=dict(color='#000000'), marker_colors=px.colors.qualitative.Plotly), 1, 1)fig.add_trace(go.Pie(labels=gender["Gender"], values=gender["percent"], customdata=gender["ACC_ID"],textinfo='label+percent',insidetextorientation='horizontal',textfont=dict(color='#000000'),marker_colors=px.colors.qualitative.Plotly), 1, 2)fig.add_trace(go.Pie(labels=sample["Sample_Type"], values=sample["percent"], customdata=sample["ACC_ID"],textinfo='label+percent',texttemplate='%{label}<br>%{percent:.1%f}',insidetextorientation='horizontal',textfont=dict(color='#000000'),marker_colors=px.colors.qualitative.Prism), 1, 3)fig.update_traces(hole=.4, hoverinfo='label+percent', hovertemplate="<b>%{label}</b><br>Percent: %{percent}<br>Total: %{customdata}<extra></extra>")fig.update_layout( showlegend=False, uniformtext_minsize=14, uniformtext_mode='hide', annotations=[dict(text='Age', x=0.13, y=0.5, font_size=20, showarrow=False, font=dict(color="black")), dict(text='Gender', x=0.5, y=0.5, font_size=20, showarrow=False,font=dict(color="black")), dict(text='Sample', x=0.879, y=0.5, font_size=20, showarrow=False,font=dict(color="black"))]) plot(fig)
3 回答
江戶川亂折騰
TA貢獻1851條經驗 獲得超5個贊
如果沒有 Plotly Express，您可以嘗試以下操作：
通過添加以下內容來停止 go.Pie() 對數據進行排序：
sort=False
定義顏色：
fig.update_traces(marker=dict(colors=['blue', 'red', 'green']))
雖然它不如 color_discrete_map 干凈。
慕的地10843
TA貢獻1785條經驗 獲得超8個贊
您實際上可以使用go.Pie()中的參數marker_colors將值（顏色）映射到標簽。您只需要創建一個dict關聯標簽：顏色并像這樣使用它：
gender_color = {'Female':'pink', 'Male':'blue', 'Other':'yellow'}
fig = make_subplots(rows=1, cols=3, specs=[[{'type':'domain'}, {'type':'domain'},{'type':'domain'}]])
fig.add_trace(go.Pie(labels=age["Age_Group"], values=age["percent"],customdata=age["ACC_ID"], textinfo='label+percent',insidetextorientation='horizontal', textfont=dict(color='#000000'), marker_colors=px.colors.qualitative.Plotly),1, 1)
fig.add_trace(go.Pie(labels=gender["Gender"], values=gender["percent"], customdata=gender["ACC_ID"],textinfo='label+percent',insidetextorientation='horizontal',textfont=dict(color='#000000'),marker_colors=gender["Gender"].map(gender_color)),1, 2)
fig.add_trace(go.Pie(labels=sample["Sample_Type"], values=sample["percent"], customdata=sample["ACC_ID"],textinfo='label+percent',texttemplate='%{label}<br>%{percent:.1%f}',insidetextorientation='horizontal',textfont=dict(color='#000000'),marker_colors=px.colors.qualitative.Prism),1, 3)
fig.update_traces(hole=.4, hoverinfo='label+percent', hovertemplate="<b>%{label}</b><br>Percent: %{percent}<br>Total: %{customdata}<extra></extra>")
fig.update_layout(
showlegend=False,
uniformtext_minsize=14,
uniformtext_mode='hide',
annotations=[dict(text='Age', x=0.13, y=0.5, font_size=20, showarrow=False, font=dict(color="black")),
dict(text='Gender', x=0.5, y=0.5, font_size=20, showarrow=False,font=dict(color="black")),
dict(text='Sample', x=0.879, y=0.5, font_size=20, showarrow=False,font=dict(color="black"))])
plot(fig)
猛跑小豬
TA貢獻1858條經驗 獲得超8個贊
看起來color_discrete_map就是你所追求的。
您可以創建一個字典，將所需的標簽作為鍵，將相應的顏色十六進制代碼作為值。
palette?=?{"Male":?"#0064FF","Female":"#FF8FDF",?"Other":?"#FFC300"}然后將其作為參數傳遞到您的 pie() 圖表中。
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