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如何使用Plotly按钮更改多个数据集的曲线图?

Plotly是一个用于创建交互式可视化图表的Python库。它提供了丰富的功能和灵活的API,可以轻松地创建各种类型的图表,包括曲线图。

要使用Plotly按钮更改多个数据集的曲线图,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
  1. 创建数据集:
代码语言:txt
复制
# 数据集1
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 15, 13, 17, 12]

# 数据集2
x2 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [8, 6, 11, 9, 10]
  1. 创建初始曲线图:
代码语言:txt
复制
fig = make_subplots(rows=1, cols=2)

# 添加数据集1的曲线
fig.add_trace(go.Scatter(x=x1, y=y1, name='数据集1'), row=1, col=1)

# 添加数据集2的曲线
fig.add_trace(go.Scatter(x=x2, y=y2, name='数据集2'), row=1, col=2)

# 设置图表布局
fig.update_layout(title='多个数据集的曲线图')
  1. 创建按钮和回调函数:
代码语言:txt
复制
# 创建按钮
button1 = dict(label='数据集1',
               method='update',
               args=[{'visible': [True, False]}, {'title': '数据集1的曲线图'}])

button2 = dict(label='数据集2',
               method='update',
               args=[{'visible': [False, True]}, {'title': '数据集2的曲线图'}])

# 创建按钮列表
buttons = [button1, button2]

# 创建回调函数
fig.update_layout(updatemenus=[dict(type='buttons', buttons=buttons)])
  1. 显示图表:
代码语言:txt
复制
fig.show()

这样,你就可以使用Plotly按钮来切换显示不同的数据集曲线图了。点击按钮时,图表会根据回调函数中定义的可见性参数进行更新,并显示相应的标题。

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