python怎么用plotly实现绘制局部放大图

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最终效果展示

实现思路

在绘图区域插入一个嵌入图，嵌入图与原图的绘画保持一致，通过限制嵌入图的x轴和y轴的显示范围，达到缩放的效果，并在原图上绘画一个矩形框，以凸显缩放的区域，最后通过两条直线凸显缩放关系。

导入库

import plotly.io as pioimport plotly.graph_objects as goimport pandas as pdimport numpy as np# 设置plotly默认主题，白色主题pio.templates.default = 'plotly_white'

随机生成一些数据

# x坐标x = np.arange(1, 1001)# 生成y轴数据，并添加随机波动y1 = np.log(x)indexs = np.random.randint(0, 1000, 800)for index in indexs:    y1[index] += np.random.rand() - 0.5y1 = y1 + 0.2y2 = np.log(x)indexs = np.random.randint(0, 1000, 800)for index in indexs:    y2[index] += np.random.rand() - 0.5y3 = np.log(x)indexs = np.random.randint(0, 1000, 800)for index in indexs:    y3[index] += np.random.rand() - 0.5y3 = y3 - 0.2

封装绘图代码

class LocalZoomPlot:    def __init__(self, x, y, colors, x_range, scale=0.):        """        :param x: x轴坐标，列表类型        :param y: y轴坐标，二维列表类型，例如 [y1, y2, y3]        :param colors: 每个曲线的颜色，必须与 len(y) 相等        :param x_range: 需要缩放区域的x轴范围        :param scale: 详见 getRangeMinMaxValue 函数        """        self.x = x        self.y = y        self.colors = colors        self.x_range = x_range        self.y_range = self.getRangeMinMaxValue(x_range, scale)        def getRangeMinMaxValue(self, x_range, scale=0.):        """        获取指定x轴范围内，所有y数据的最大值和最小值        :param x_range: 期望局部放大的x轴范围        :param scale: 将最大值和最小值向两侧延伸一定距离        """        min_value = np.min([np.min(arr[x_range[0]:x_range[1]]) for arr in self.y])        max_value = np.max([np.max(arr[x_range[0]:x_range[1]]) for arr in self.y])        # 按一定比例缩放        min_value = min_value - (max_value - min_value) * scale        max_value = max_value + (max_value - min_value) * scale        # 返回缩放后的结果        return min_value, max_value        def originPlot(self, fig, **kwargs):        """        根据 y 数据绘制初始折线图        :param fig: go.Figure实例        """        fig.add_traces([            go.Scatter(x=self.x, y=arr, opacity=0.7, marker_color=self.colors[i], **kwargs)            for i, arr in enumerate(self.y)        ])         return fig    def insetPlot(self, fig, inset_axes):        """        在原始图像上插入嵌入图        :param fig: go.Figure对象实例        :param inset_axes: 嵌入图的位置和大小 [左下角的x轴位置, 左下角的y轴位置, 宽度, 高度]          所有坐标都是绝对坐标(0~1之间)        """        # 使用创建子图中的嵌入图参数，创建一个嵌入图        fig = fig.set_subplots(insets=[dict(            type='xy',            l=inset_axes[0], b=inset_axes[1],            w=inset_axes[2], h=inset_axes[3],        )])    # 嵌入图与原始图的绘画一致，需要指定 xaxis 和 yaxis 参数确保是在嵌入图上绘画的        fig = self.originPlot(fig, xaxis='x2', yaxis='y2', showlegend=False)        # 将嵌入图的坐标轴范围限定在指定范围        fig.update_layout(            xaxis2=dict(range=self.x_range),            yaxis2=dict(range=self.y_range)        )        return fig        def rectOriginArea(self, fig):        """        将放大的区域框起来        :param fig: go.Figure实例        """        fig.add_trace(go.Scatter(        # 从左上角开始，顺时针连线            x=np.array(self.x_range)[[0, 1, 1, 0, 0]],            y=np.array(self.y_range)[[1, 1, 0, 0, 1]],            mode='lines',             line={'color': '#737473', 'dash': 'dash', 'width': 3},            showlegend=False        ))        return fig    def addConnectLine(self, fig, area_point_num, point):        """        从放大区域指定点连线        :param fig: go.Figure实例        :param area_point_num: 放大区域的锚点，例如：(0, 0)表示放大区域的左下角坐标，(0, 1)表示左上角坐标，          (1, 0)表示右下角坐标，(1, 1)表示右上角坐标，只能取这四种情况        :param point: 要进行连线的另一个点，通常位于嵌入图附近，根据美观程度自行指定        """        fig.add_shape(type='line',             x0=self.x_range[area_point_num[0]],             y0=self.y_range[area_point_num[1]],            x1=point[0], y1=point[1],            line={'color': '#737473', 'dash': 'dash', 'width': 1},        )        return fig

开始绘制

plot = LocalZoomPlot(x, [y1, y2, y3], ['#f0bc94', '#7fe2b3', '#cba0e6'], (100, 150), 0.)fig = go.Figure()fig = plot.originPlot(fig)fig = plot.insetPlot(fig, (0.4, 0.2, 0.4, 0.3))fig = plot.rectOriginArea(fig)fig = plot.addConnectLine(fig, (0, 0), (420, -0.7))fig = plot.addConnectLine(fig, (1, 1), (900, 2.7))# 额外对图片进行设置fig.update_layout(    width=800, height=600,    xaxis=dict(        rangemode='tozero',        showgrid=False,        zeroline=False,    ),    xaxis2=dict(        showgrid=False,        zeroline=False    ),)fig.show()

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