Python 如何使用plotly在X轴上以相同的方式缩放和平移所有子图

我有一个带有子图的绘图，子图是这样绘制的：

fig = make_subplots(
    rows=4,
    cols=1,
    subplot_titles=("Price, orders and positions", "Margin use", "PnL and fees", "Volume traded"),
    row_heights=[0.5, 0.2, 0.2, 0.1],
    vertical_spacing=0.1
)

# price, orders, etc
fig.add_traces(
    [
        # draw price, average price and min / max
        go.Scatter(name='Price', x=df.index, y=df['price'], mode='lines', line=dict(color='rgba(31, 119, 180, 1.)')),
        go.Scatter(name='Average Price', x=df.index, y=df['average_price'], mode='lines', line=dict(color='rgba(31, 119, 180, 0.5)')),
        go.Scatter(x=df.index, y=df['price_max'], mode='lines', marker=dict(color="#444"), line=dict(width=0), showlegend=False),
        go.Scatter(x=df.index, y=df['price_min'], marker=dict(color="#444"), line=dict(width=0), mode='lines', fillcolor='rgba(68, 68, 68, 0.3)', fill='tonexty', showlegend=False),

        # draw the long / short orders
        go.Scatter(name='Long Open Price', x=df.index, y=df['orderlo_price'], mode='lines', line=dict(color='rgb(180, 119, 31)')),
        go.Scatter(name='Long Close Price', x=df.index, y=df['orderlc_price'], mode='lines', line=dict(width=2, color='rgb(220, 159, 31)')),
        go.Scatter(name='Short Open Price', x=df.index, y=df['orderso_price'], mode='lines', line=dict(color='rgb(119, 180, 31)')),
        go.Scatter(name='Short Close Price', x=df.index, y=df['ordersc_price'], mode='lines', line=dict(width=2, color='rgb(159, 220, 31)')),

        # add the position
        go.Scatter(name='position', x=df.index, y=df['position_price'], mode='lines', line=dict(color='rgb(240, 200, 40)'))
    ],
    rows=[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    cols=[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
)

# margin use
fig.add_traces(
    [
        go.Scatter(name='Margin use', x=df.index, y=df['margin_use'], mode='lines', line=dict(color='rgba(31, 119, 180, 1.)')),
        #go.Scatter(name='Margin max', x=df.index, y=df['margin_max'], mode='lines', line=dict(color='rgba(31, 180, 119, 1.)'))
    ],
    rows=[2], #, 2],
    cols=[1], #, 1]
)
# PnL and fees
fig.add_traces(
    [
        go.Scatter(name='Unrealized PnL', x=df.index, y=df['unrealized_pnl'], line=dict(color='rgb(64, 255, 64, 1.0)')),
        go.Scatter(name='Realized PnL', x=df.index, y=df['realized_pnl'], fill='tozeroy', line=dict(color='rgb(32, 192, 32, 0.8)')),
        go.Scatter(name='Fees Paid', x=df.index, y=df['fees_paid'], fill='tozeroy', line=dict(color='rgb(192, 32, 32, 0.4)'))
    ],
    rows=[3, 3, 3],
    cols=[1, 1, 1]
)

# Volume traded
fig.add_trace(
    go.Scatter(name='Volume Traded', x=df.index, y=df['volume_traded'], fill='tozeroy', line=dict(color='rgb(32, 128, 192, 1.0)')),
    row=4,
    col=1
)

# remove the margins
fig.update(
    layout=go.Layout(
        margin=go.layout.Margin(l=0.5, r=0.5, b=0.5, t=50)
    )
)

如何确保所有子批次在X轴缩放和平移方面同步？现在，您可以放大一个子图，突然，该子图中的图形与其他子图没有关系。

查看Plotly文档的部分。我相信这就是你要找的

---

本质上，将

shared_xaxes=True

添加到

make_subplot（）

函数中。

因此看起来有两种方法可以实现这一点：shared_xaxes=True或fig.update_xaxes（matches='x'）；有什么区别？TBH，我不确定。也许，它们是相同底层功能的平等访问器？Plotly大量使用这种类型的逻辑。就我个人而言，我使用回答中提到的

shared_xaxes

方法，因为它是明确的，并且在顶层实现，因此更易于阅读和维护。这两种方法都有效，但我更喜欢你建议的方法，因为正如你所说，它与其他设置处于顶层。