极坐标图是一种沿径向和角度轴可视化数据的图。使用plotly express，你可以使用line_polar()函数将极地数据表示为线条。
函数语法和参数
该函数的语法和参数列表如图所示。
lotly.express.line_polar(data_frame=None, r=None, theta=None, color=None, line_dash=None, hover_name=None, hover_data=None, custom_data=None, line_group=None, text=None, symbol=None, animation_frame=None, animation_group=None, category_orders=None, labels=None, color_discrete_sequence=None, color_discrete_map=None, line_dash_sequence=None, line_dash_map=None, symbol_sequence=None, symbol_map=None, markers=False, direction='clockwise', start_angle=90, line_close=False, line_shape=None, render_mode='auto', range_r=None, range_theta=None, log_r=False, title=None, template=None, width=None, height=None)
以下是你需要了解的一些重要函数参数。
- data_frame- 指定包含用于绘图的列名的 data_frame。
- r- 设置用于在极坐标中沿径向轴定位标记的值。
- theta- 设置用于沿极坐标的角轴定位标记的值。
- color- 指定用于为标记分配独特颜色的值。
- line_dash- 指定用于为线条分配破折号图案的值。
- start_angle- 设置角轴的起始角度。
- line_shape- 指定直线或花键的线型。
- title- 设置图形的标题。
- width/height- 定义图形的宽度和高度，单位为像素。
例子
下面的例子说明了如何创建一个直线极坐标图。
import plotly.express as px
df = px.data.wind()
fig = px.line_polar(df, r='frequency', theta='direction')
fig.show()
上面的代码应该返回一个如图所示的图形。
你还可以通过将颜色参数设置为DataFrame中的某一列来指定线条的颜色。
import plotly.express as px
df = px.data.wind()
fig = px.line_polar(df, r='frequency', theta='direction', color='direction')
fig.show()
上面的代码应该根据风向给线条分配一个独特的颜色。由此产生的图形如下所示。
要改变图的背景和颜色顺序，可以使用color_discrete_sequence参数，如下面的代码所示。
import plotly.express as px
df = px.data.wind()
fig = px.line_polar(df, r='frequency', theta='direction', color='direction', color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Blackbody_r)
fig.show()
得到的图。
使用模板参数设置一个深色背景。
import plotly.express as px
df = px.data.wind()
fig = px.line_polar(df, r='frequency', theta='direction', color='direction', color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Pinkyl_r, template='plotly_dark')
fig.show()
输出
为你的Polar图设置标题。
fig = px.line_polar(df, r='frequency', theta='direction', color='direction', color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Pinkyl_r, title='Wind Polar Plot')
fig.show()
输出
本教程就到此为止。
