Как добавить вертикальную подвижную линию наведения на график - PullRequest
Новая
       32

Как добавить вертикальную подвижную линию наведения на график

1 голос
/ 02 апреля 2019

Я пытаюсь добиться того, что сделано здесь: https://www.quantalys.com/Fonds/120955 с использованием javascript на python. Я хочу добавить вертикальную линию парения и красную аннотацию на оси х. Я провел поиск по goolgle, но не смог найти ответ, который искал. Мой текущий график выглядит так: 

trace1 = go.Scatter(
x = df1.x,
y = df1.y,
name = "M&G OPTIMAL INCOME FD EUR AH ACC",
hoverinfo= 'name',
opacity=0.7,
mode = 'lines',
    line = dict(
    color = ('rgb(2, 12, 245)'),
    width = 1,
    ), 
)
trace2 = go.Scatter(
x = df2.x,
y = df2.y,
opacity=0.7,
name = "Alloc Flexible Prudent Monde",
hoverinfo= 'name',
mode = 'lines',
    line = dict(
    color = ('rgb(67, 45, 24)'),
    width = 1,
    )
)
trace3 = go.Scatter(
x = df3.x,
y = df3.y,
name = "25% MSCI World + 75% ML Global",
hoverinfo= 'name',
mode = 'lines',
opacity=0.7,
line = dict(
    color = ('rgb(205, 12, 24)'),
    width = 1,
    )
)

layout = go.Layout(

xaxis=dict(        
    showline=True,
    showgrid=True,
    showticklabels=True,
    linecolor='rgb(204, 204, 204)',
    linewidth=2,
    mirror=True,
),
yaxis=dict(
            showline=True,
    showgrid=True,
    showticklabels=True,
    linecolor='rgb(204, 204, 204)',
    linewidth=2,
    mirror=True,
),
showlegend=True,

)

data= [trace1, trace2,trace3]
fig = dict(data=data, layout=layout)
iplot(fig, filename='line-mode')

1 Ответ

1 голос
/ 02 апреля 2019

Добавьте это к определению макета. 

showlegend = True,
hovermode  = 'x'

Добавьте это к определению xaxis. 

showspikes = True,
spikemode  = 'across',
spikesnap = 'cursor',
showline=True,
showgrid=True,
...

И добавьте это в определение макета: 

spikedistance =  -1,
xaxis=dict(...

Пожалуйста, обратитесь к этому сообщению и документации сюжетно . :)

EDIT

Вы запрашиваете метку оси X. Пожалуйста, используйте 

spikemode  = 'across+toaxis'

Дополнительно я бы предложил использовать 

spikedash = 'solid'

потому что это лучше подходит вашему примеру.

...