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仅使用 plot.ly 中的这几行代码将在jupyter笔记本中为您提供以下图：

片段1：

import plotly
import cufflinks as cf
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
init_notebook_mode(connected=True)

iplot(cf.datagen.lines().iplot(asFigure=True,
                               kind='scatter',xTitle='Dates',yTitle='Returns',title='Returns'))

情节1：

在此处输入图像描述

如何设置它，以便可以在下面的图中使用交替的 bakcground 颜色，就像在这篇文章中使用matplotlib显示的那样？

这是一个链接，解释了如何添加这样的阴影区域：

片段 2：

df.iplot(vspan={'x0':'2015-02-15','x1':'2015-03-15','color':'rgba(30,30,30,0.3)','fill':True,'opacity':.4}, 
         filename='cufflinks/custom-regions')

情节2：

在此处输入图像描述

感谢您的任何建议！

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2 回答 2

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正如问题中所建议的，可能的解决方案可能在于该vspan功能。但是，使用 为 y 轴添加多个阴影区域似乎比使用x 轴hspan的情况要容易得多vspan。后者需要更多的调整。在我建议的解决方案之后可以找到更多详细信息。

下图由以下代码段和函数生成multiShades：

阴谋：

在此处输入图像描述

片段：

### Setup from the question ###

import plotly
import cufflinks as cf
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import HTML
from IPython.core.display import display, HTML
import copy

# setup
init_notebook_mode(connected=True)
np.random.seed(123)
cf.set_config_file(theme='pearl')

# Random data using cufflinks
df = cf.datagen.lines()

fig = df.iplot(asFigure=True, kind='scatter',
               xTitle='Dates',yTitle='Returns',title='Returns',
               vspan={'x0':'2015-01-11','x1':'2015-02-22','color':'rgba(30,30,30,0.3)','fill':True,'opacity':.4})

### ANSWER ###

xStart = ['2015-01-11', '2015-02-08', '2015-03-08', '2015-04-05']
xStop = ['2015-01-25', '2015-02-22', '2015-03-22', '2015-04-10']

def multiShades(plot, x0, x1):
    """ Adds shaded areas for specified dates in a plotly plot.
        The lines of the areas are set to transparent using rgba(0,0,0,0)
    """
    # get start and end dates
    x0 = xStart
    x1 = xStop

    # get dict from tuple made by vspan()
    xElem = fig['layout']['shapes'][0]

    # container (list) for dicts / shapes
    shp_lst=[]

    # make dicts according to x0 and X1
    # and edit elements of those dicts
    for i in range(0,len(x0)):
        shp_lst.append(copy.deepcopy(xElem))
        shp_lst[i]['x0'] = x0[i]
        shp_lst[i]['x1'] = x1[i]
        shp_lst[i]['line']['color'] = 'rgba(0,0,0,0)'

    # replace shape in fig with multiple new shapes
    fig['layout']['shapes']= tuple(shp_lst)
    return(fig)

fig = multiShades(plot=fig, x0=xStart, x1=xStop)

iplot(fig)

一些细节：

该函数使用以下形式的字典vspan“填充”元组：fig['layout']['shapes']

{'fillcolor': 'rgba(187, 187, 187, 0.4)',
 'line': {'color': '#BBBBBB', 'dash': 'solid', 'width': 1},
 'type': 'rect',
 'x0': '2015-01-11',
 'x1': '2015-02-22',
 'xref': 'x',
 'y0': 0,
 'y1': 1,
 'yref': 'paper'}

我的函数只是获取该字典，制作多个副本，根据函数参数编辑这些副本，然后用函数中的新元组替换原始元组。

挑战：

当添加更多形状时，这种方法可能会有点棘手。此外，必须对日期进行硬编码 - 至少在有人找到如何检索主要刻度线和网格线的值的答案之前？

于 2019-03-13T13:09:32.670 回答
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您现在可以使用plotly 4.12 中添加的fig.add_vrect()来执行此操作。例如，要添加对应于白天时间的阴影区域，有一个列表，早上，指定每天的早上时间，然后：

for morning in mornings:
    fig.add_vrect(
        x0=morning,
        x1=morning + timedelta(hours=12),
        fillcolor="white",
        opacity=0.1,
        line_width=0,
    )
于 2021-11-24T01:53:49.890 回答