如何在Python中的plotly散点图的图例中仅显示颜色编码

Question

我正在使用plotly.express 散点图函数绘制一些PCA，并按区域（颜色）和品种（符号）对样本进行编码。当我绘制它时，图例向我展示了所有 67 个不同品种的符号和颜色组合。有没有办法只显示颜色类别？

我的数据如下所示：

	PC1	PC2	PC3	Breed	Region
Sample1	value	value	valuebreed1Region1Sample2valuevaluevaluebreed2Region1Sample3valuevaluevaluebreed3Region2Sample4valuevaluevaluebreed1Region1	​	​
基本	​	​	​	什么	想法
的	？	现在	吗	我	只是
：	有	命令	代码	​	​

​

fig=px.scatter(pca, x="PC2",y="PC1", color="Region", symbol="Breed", labels={
    "PC2":"PC2-{}%".format(eigen[1]),
    "PC1":"PC1-{}%".format(eigen[0])
})

fig.layout.update(showlegend=True)
fig['layout']['height'] = 800
fig['layout']['width'] = 800
fig.show() 

​

Answer 1

您可以添加这些行：

region_lst = []

for trace in fig["data"]:
    trace["name"] = trace["name"].split(",")[0]
    
    if trace["name"] not in region_lst and trace["marker"]['symbol'] == 'circle':
        trace["showlegend"] = True
        region_lst.append(trace["name"])
    else:
        trace["showlegend"] = False
        
fig.update_layout(legend_title = "region")  
fig.show()

在添加代码行之前：

添加代码后：

我使用了这个数据框：

import plotly.express as px

df = px.data.medals_long()
fig = px.scatter(df, y="nation", x="count", color="medal", symbol="count")

Answer 2

• 指定颜色和符号会导致图例成为相应列中的值的组合
• ，以使图例仅是一列中的值，更改为仅使用颜色
• 要将第二列表示为符号，请更改每个跟踪以使用符号列表，这些符号
• 已根据您的描述合成了数据

完整代码

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
from plotly.validators.scatter.marker import SymbolValidator

eigen = [0.5, 0.7]

# simulate data
n = 1000
pca = pd.DataFrame(
    {
        **{f"PC{c}": np.random.uniform(1, 5, n) for c in range(1, 4, 1)},
        **{
            "Breed": np.random.choice([f"breed{x}" for x in range(67)], n),
            "Region": np.random.choice([f"Region{x}" for x in range(10)], n),
        },
    }
)

# just color by Region
fig = px.scatter(
    pca,
    x="PC2",
    y="PC1",
    color="Region",
    labels={"PC2": "PC2-{}%".format(eigen[1]), "PC1": "PC1-{}%".format(eigen[0])},
)

# build dict that maps as Breed to a symbol
symbol_map = {
    t: s for t, s in zip(np.sort(pca["Breed"].unique()), SymbolValidator().values[2::3])
}

# for each trace update marker symbol to list of symbols that correspond to Breed
for t, s in zip(
    fig.data, pca.groupby("Region")["Breed"].agg(lambda x: [symbol_map[v] for v in x])
):
    t.update(marker_symbol=s)


fig

<图片src="https://i.sstatic.net/HyISk.png" alt="在此处输入图像描述">