Python 在Plotly散点图中按颜色添加图例

我想让图例显示在这张图表的旁边。因此，人们可以理解点的颜色代表什么。我在任何地方都找不到合适的解决办法。

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我认为您需要指定filename参数。试试这个，让我知道它是否有效

trace = go.Scatter(
x=x_pca_df['Principle'],
y=x_pca_df['Second'],
mode='markers',
marker=dict(color=home_data['PriceLevel'], size=4, showscale=False))

data = [trace]

layout = dict(
title='PCA Analysis',
xaxis=dict(title='First Principle Component'),
yaxis=dict(title='Second Principle Component'))
fig = dict(data=data, layout=layout)
iplot(fig)

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您需要在

跟踪中指定参数。正如我从图中看到的那样，您有四条
轨迹
。因此，您需要为每个
trace
选择
name
，并为每个
trace
选择希望看到的内容

代码：

我认为这里的问题有两个方面，首先，您的PriceLevel是一个整数，因此绘图使用它作为刻度，这就是您指定
showscale=False
的原因。如果您将其更改为
showscale=True
，您将得到一个排序图例，但它将是一个比例，您需要点数

这是第二部分；如果要将它们显示为单独的比例，则必须将它们设置为单独的轨迹

比如说

trace = go.Scatter(
x=x_pca_df['Principle'],
y=x_pca_df['Second'],
#Set parameter name to what you want to see in legend
name = 'PriceLevel',
mode='markers',
marker=dict(color=home_data['PriceLevel'], size=4, showscale=False))

data = [trace]

layout = dict(
title='PCA Analysis',
xaxis=dict(title='First Principle Component'),
# Do not forget specify showlegend as True
yaxis=dict(title='Second Principle Component'), showlegend = True)
fig = dict(data=data, layout=layout)
# Parameter filename just create a html file in your python script directory with name
iplot(fig, filename = 'show-legend')

希望这能奏效
 我是根据你的建议做的，但正如你从我的帖子中看到的，它显示“跟踪0”而不是“价格级别”不起作用……size=4表示点大小，但不是4个子地块。我希望通过颜色（“价格级别”）显示图例。您的建议只能显示“跟踪0”的图例，但不能按点的颜色显示。您可以将
color
设置为
home\u data['PriceLevel']
。你能从这个专栏中得到一些数据吗，这个专栏是什么样子的？（例如，
print（home_data['PriceLevel']
）home_data['PriceLevel']=pd.qcut（home_data.SalePrice，[0,25,5,75,1]，labels=[1,2,3,4]）的输出按价格分类，我将它们分为四个部分。嗯，我可以建议为每个部分（四列）创建一列。然后创建四个跟踪（每列的每个跟踪）。根据需要命名列（如“first segment”等），但不要忘记在跟踪中设置参数名（如“0.25 segment”或类似的名称）。在第一道第一列、第二道-第二列等中也选择。然后，当您设置showlegend=True时，您应该会看到4个带名称的段，每个段的名称和颜色旁边都有您想出来的颜色吗？我也有类似的问题。
trace = go.Scatter(
x=x_pca_df['Principle'],
y=x_pca_df['Second'],
#Set parameter name to what you want to see in legend
name = 'PriceLevel',
mode='markers',
marker=dict(color=home_data['PriceLevel'], size=4, showscale=False))

data = [trace]

layout = dict(
title='PCA Analysis',
xaxis=dict(title='First Principle Component'),
# Do not forget specify showlegend as True
yaxis=dict(title='Second Principle Component'), showlegend = True)
fig = dict(data=data, layout=layout)
# Parameter filename just create a html file in your python script directory with name
iplot(fig, filename = 'show-legend')

# Set up a trace for each level of PriceLevel
trace1 = go.Scatter(
x=x_pca_df.query(" PriceLevel==1")['Principle'],
y=x_pca_df.query(" PriceLevel==1")['Second'],
# Add a name for each trace to appear in the legend
name = 'PriceLevel 1', 
mode='markers',
marker=dict(color='rgba(152, 0, 0, .8)', size=4, showscale=False))

trace2 = go.Scatter(
x=x_pca_df.query(" PriceLevel==2")['Principle'],
y=x_pca_df.query(" PriceLevel==2")['Second'],
name = 'PriceLevel 2', 
mode='markers',
marker=dict(color='rgba(255, 182, 193, .9)', size=4, showscale=False))

# Join them all together 
data = [trace1, trace2]

layout = dict(
title='PCA Analysis',
xaxis=dict(title='First Principle Component'),
yaxis=dict(title='Second Principle Component'))
fig = dict(data=data, layout=layout)
iplot(fig)