如何使用 Plotly Python 更改圖例的位置？

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Plotly python 是 Python 中用於使用 Plotly Javascript 建立互動式視覺化的庫。它提供了各種圖表和繪圖，例如散點圖、折線圖、條形圖等等。

安裝 Plotly 庫

要使用 Plotly Python 庫，我們首先必須在 Python 環境中安裝該庫。以下是安裝 Plotly Python 的程式碼。

pip install plotly

成功安裝後，上述命令將生成以下輸出：

Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
Collecting plotly
  Downloading plotly-5.14.1-py2.py3-none-any.whl (15.3 MB)
     ---------------------------------------- 15.3/15.3 MB 3.2 MB/s eta 0:00:00
Collecting tenacity>=6.2.0 (from plotly)
  Downloading tenacity-8.2.2-py3-none-any.whl (24 kB)
Installing collected packages: tenacity, plotly
Successfully installed plotly-5.14.1 tenacity-8.2.2

更改 Plotly 中圖例的位置

圖例用於為資料新增上下文和清晰度，它顯示圖表中每個資料序列的名稱及其對應的顏色。我們可以使用 `legend` 屬性更改 Plotly 中圖例的位置。

語法

在 Plotly Python 中更改圖例位置的語法如下所示。

update_layout(legend=dict(yanchor, y, xanchor, x))

其中，yanchor 和 xanchor 指定 x 軸和 y 軸。

示例

在下面的示例中，我們將資料集連結傳遞給 Plotly 的 `scatter()` 函式，為給定的列建立散點圖。然後，我們更新圖表以將圖例顯示在圖表的右上方。

import plotly.express as px
import pandas as pd
data = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/Opensourcefordatascience/Data-sets/master/blood_pressure.csv")
fig = px.scatter(data, x="agegrp", y="bp_before", color="sex")
fig.update_layout(legend=dict(yanchor="top", y=0.9, xanchor="right", x=0.4))
fig.show()

輸出

執行上述程式碼後，將生成以下輸出：

示例

讓我們看看另一個使用 Plotly Python 庫更改圖例位置的示例。

import plotly.express as px
import pandas as pd
data = {"age" : [20,23,24,30,20],"year" : [2000,2004,2006,2009,2018]}
data = pd.DataFrame(data)
fig = px.scatter(data, x = "age", y = "year",color = "age")
fig.update_layout(legend = dict(yanchor="top", y=0.3, xanchor="right", x=0.4))
fig.show()

輸出

示例

在這個示例中，我們建立一個條形圖，並將圖例的位置設定為圖表的左下方。

import plotly.graph_objects as px
import pandas as pd

x = ['1-10 Overs', '11-20 Overs', '21-30 Overs', '31-40 Overs']

plot = px.Figure(data=[px.Bar(
    name = 'Player1',
    x = x,
    y = [12,30,40,20]
   ),px.Bar(
       name = 'Player2',
       x = x,
       y = [20,25,30,30]
   )
])
     
plot.update_layout(legend = dict(yanchor="top", y=0, xanchor="left", x=0))
plot.show()

輸出

以下是圖表上圖例位置的輸出。