Plotly：如何设置不同的标记不透明度，但为所有标记保持相同的轮廓颜色？

Question

我试图在制造商不透明度被某些矢量改变的地方绘制标记。

但标记边缘颜色不透明度是恒定的。

   fig.add_trace(go.Scatter(x=real.index, y=real['some_value'],

                             mode='markers',

                             marker={'opacity': real['another value'],

                                     'color':'green',

                                     'size':10,

                                     'line':dict(width=1,

                                                 color='rgba(165,42,42,1)')}

                            ))

从下图中可以看出，标记边缘颜色不透明度与标记填充的颜色不透明度一起改变。

我的目的是保持线（标记边缘）不透明度不变。

Answer 1

您可以轻松地在 0 和 1 之间重新缩放 pandas 系列，并将其用作参数， rgba(red,green,blue,opacity)例如图中某个标记的不透明度在 0 和 1 之间color='rgba(100,0,255,'+opac+')'。opac标记的颜色属性对于任何 都是唯一的go.Scatter()，因此您必须为每个点添加一个唯一的轨迹。然后，同时，您可以为标记的轮廓设置颜色（如果您愿意的话，还可以设置不透明度）使用marker=dict(line=dict(color='rgba(100,0,255,1)'))在下图中，我将轮廓颜色设置为“rgba(100,0,255,1)”，标记填充的不透明度根据上述逻辑变化。这样，最高值将显示为完全“填充”的标记：但是你也可以设置一个定义更明确的行，例如，line=dict(color='rgba(0,0,0,1)', width = 2)得到这样的东西：现在您可以尝试所有rgba参数来找到您喜欢的颜色。完整代码：# importsimport plotly.graph_objects as goimport pandas as pdimport numpy as np# sample data in the form of an hourltnp.random.seed(1234)tseries = pd.date_range("01.01.2020", "01.04.2020", freq="H")data = np.random.randint(-100, 100, size=(len(tseries), 3))df = pd.DataFrame(data=data)df.columns=list('ABC')df['C_scaled'] = df['C'].max()/df['C']df['C_scaled'] = (df['C']-df['C'].min())/(df['C'].max()-df['C'].min())df = df.sort_values(by=['C_scaled'], ascending=False)fig=go.Figure()for ix in df.index:    d = df.iloc[ix]    opac = str(d['C_scaled'])    fig.add_trace(go.Scatter(x=[d['A']], y=[d['B']], showlegend=False,                             marker=dict(size = 14, color='rgba(100,0,255,'+opac+')',                                         line=dict(color='rgba(0,0,0,1)', width = 2)))                            )    fig.show()编辑： Hoverinfo 的副作用只需包含以下内容即可编辑 hoverinfo，以便在悬停时始终显示 x 和 y 值到 closeset 值：fig.update_layout(hovermode="x")fig.update_traces(hoverinfo = 'x+y')