Вторая попытка после диалога в комментариях.
Следующее - лучшее, что я мог сделать. Это подход, при котором я создаю ff.create_distplot как в вашем примере кода, а затем «краду» данные и использую их в комбинации объектов go.Histogram, go.Scatter и go.Box для эмуляции графиков распределения и коврика избывший.
Участок:
Код:
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.figure_factory as ff
import numpy as np
import pandas as pd
# data
y1 = np.random.randn(200) - 1
y2 = np.random.randn(200)
y3 = np.random.randn(200) + 1
x = np.linspace(0, 1, 200)
# subplot setupt
fig = make_subplots(
rows=3, cols=2
)
# Line [1,1]
fig.add_trace(go.Scatter(x = x,
y = y1,
hoverinfo = 'x+y',
mode='lines',
line=dict(color='rgb(0, 0, 0)',width=1),
showlegend=False,
name = 'series 1'
),
row=1, col=1
)
# Line [2,1]
fig.add_trace(
go.Scatter(x = x,
y = y2,
hoverinfo = 'x+y',
mode='lines',
line=dict(color='rgb(246, 52, 16)',
width=1),
showlegend=False,
),
row=2, col=1
)
# Line [2,1]
fig.add_trace(
go.Scatter(x = x,
y = y3,
hoverinfo = 'x+y',
mode='lines',
line=dict(color='rgb(16, 154, 246)',
width=1),
showlegend=False,
),
row=3, col=1
)
fig.update_layout(showlegend=False)
# box plots [1,1]
fig.add_trace(go.Box(x=y3, marker_color='rgb(16, 154, 246)'),
row=1, col=2
)
fig.add_trace(go.Box(x=y2, marker_color='rgb(246, 52, 16)'),
row=1, col=2
)
fig.add_trace(go.Box(x=y1, marker_color='rgb(0, 0, 0)'),
row=1, col=2
)
# density plots [2,2]
hist_data = [y1, y2, y3]
group_labels = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3']
# fig 2 is only there to produce the numbers to fill
# in later go.Histogram and go.Scatter
fig2 = ff.create_distplot(hist_data, group_labels)
fig.add_trace(go.Histogram(fig2['data'][0],
marker_color='rgb(0, 0, 0)',
showlegend=False
), row=2, col=2)
fig.add_trace(go.Histogram(fig2['data'][1],
marker_color='rgb(246, 52, 16)'
), row=2, col=2)
fig.add_trace(go.Histogram(fig2['data'][2],
marker_color='rgb(16, 154, 246)'
), row=2, col=2)
fig.add_trace(go.Scatter(fig2['data'][3],
line=dict(color='rgb(0, 0, 0)', width=0.5)
), row=2, col=2)
fig.add_trace(go.Scatter(fig2['data'][4],
line=dict(color='rgb(246, 52, 16)', width=0.5)
), row=2, col=2)
fig.add_trace(go.Scatter(fig2['data'][5],
line=dict(color='rgb(16, 154, 246)', width=0.5)
), row=2, col=2)
# sorry excuse for a rugplot [3,2]
df = pd.DataFrame({'y1':y1, 'y2':y2, 'y3':y3}, index = x)
df['rug1'] = 1.2
df['rug2'] = 1.1
df['rug3'] = 1
df.tail()
#f=go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=df['y1'], y = df['rug1'],
mode = 'markers',
marker=dict(color = 'rgb(0, 0, 0)', symbol='line-ns-open')
), row=3, col=2)
fig.add_trace(go.Scatter(x=df['y2'], y = df['rug2'],
mode = 'markers',
marker=dict(color = 'rgb(246, 52, 16)', symbol='line-ns-open')
), row=3, col=2)
fig.add_trace(go.Scatter(x=df['y3'], y = df['rug3'],
mode = 'markers',
marker=dict(color = 'rgb(16, 154, 246)', symbol='line-ns-open')
), row=3, col=2)
# some manual adjustments on the rugplot
fig.update_yaxes(range=[0.9,1.3], tickfont=dict(color='rgba(0,0,0,0)', size=14), row=3, col=2)
fig.update_layout(title ='Mixed statistical subplots', showlegend=False)
fig.show()
РЕДАКТИРОВАТЬ - Первая попытка:
Начнем с этого:
Что не так с кодом выше [...]?
Это зависит от того, что вы собираетесь здесь делать. Но прежде всего вы пропускаете много запятых в таких местах:
fig.add_trace(
go.Scatter(x = x,
y = y3,
hoverinfo = 'x+y',
mode='lines',
line=dict(color='rgb(16, 154, 246)',
width=1),
showlegend=False,
) # <==================== insert missing comma !!!
row=3, col=1
)
Следующий фрагмент оставляет меня озадаченным:
fig.add_trace(
go.Box(x=y1)
go.Box(x=y2)
go.Box(x=y3)
row=1, col=2
)
Там как минимум one здесь запятая отсутствует, но мне все еще не очень понятно, что вы пытаетесь сделать. Мне кажется, что вы хотели бы поместить все поля в один и тот же график и нанести его на верхнюю часть второго столбца, но я не думаю, что это имело бы смысл с остальной частью установки. И впереди еще много беспокойств, потому что не похоже, что вы вообще сможете включить ваш ff.create_distplot() в свои настройки.
Лучшее, что я могу сделать для вас вв настоящее время для каждой серии устанавливаются графики с go.Scatter() в первом столбце и соответствующим go.Box() в правом столбце, например:
Сюжет 1:
Возможно, это не 100% то, что вы ищете, но, по крайней мере, я думаю, что имеет смысл посмотреть на ваши данные таким образом.
Код 1:
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.figure_factory as ff
import numpy as np
# data
y1 = np.random.randn(200) - 1
y2 = np.random.randn(200)
y3 = np.random.randn(200) + 1
x = np.linspace(0, 1, 200)
# subplot setupt
fig = make_subplots(
rows=3, cols=2
)
# raw data with go.Scatter
fig.add_trace(go.Scatter(x = x,
y = y1,
hoverinfo = 'x+y',
mode='lines',
line=dict(color='rgb(0, 0, 0)',width=1),
showlegend=False,
),
row=1, col=1
)
fig.add_trace(
go.Scatter(x = x,
y = y2,
hoverinfo = 'x+y',
mode='lines',
line=dict(color='rgb(246, 52, 16)',
width=1),
showlegend=False,
),
row=2, col=1
)
fig.add_trace(
go.Scatter(x = x,
y = y3,
hoverinfo = 'x+y',
mode='lines',
line=dict(color='rgb(16, 154, 246)',
width=1),
showlegend=False,
),
row=3, col=1
)
# box plots
fig.add_trace(go.Box(x=y1),
row=1, col=2
)
fig.add_trace(go.Box(x=y1),
row=2, col=2
)
fig.add_trace(go.Box(x=y1),
row=3, col=2
)
fig.show()
И затем вы можете показать распределение всех серий вместе следующим образом:
График 2:
Код 2:
hist_data = [y1, y2, y3]
group_labels = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3']
fig2 = ff.create_distplot(hist_data, group_labels)
fig2.show()