『Plotly实战指南』--样式定制高级篇

在数据可视化领域，Plotly不但是高效的绘图工具，更是设计师的创意画布。
当基础图表已无法满足品牌化需求时，样式定制能力将成为数据叙事的关键武器。
深入的样式定制可以大概帮助我们打造品牌化图表、实现精准的视觉表达，并显著提升交互体验。
本文将深入探究Plotly的样式定制高级技巧，从自定义模板的创建到颜色映射与字体的高级应用，希望能帮助你更好的实现数据可视化项目。
1. 自定义模板

自定义模板是 Plotly 样式定制的焦点工具之一。
通过模板，我们可以定义图表的团体风格，包罗结构、颜色和字体等，从而实现一致性和可复用性。
1.1. 模板的创建

模板的创建基于一个字典结构，其中包含多个关键设置项。

1. import plotly.express as px
2. import plotly.graph_objects as go
3. import plotly.io as pio
5. # 创建自定义模板
6. custom_template = go.layout.Template()
7. custom_template.layout.paper_bgcolor = 'lightgray'
8. custom_template.layout.plot_bgcolor = 'white'
9. custom_template.layout.xaxis.gridcolor = '#f5b7b1'
10. custom_template.layout.yaxis.gridcolor = '#abebc6'
11. custom_template.layout.font.family = 'Arial'
12. custom_template.layout.font.size = 12
14. # 自定义模板的名称
15. pio.templates["my_theme"] = custom_template
17. df = px.data.iris()
18. fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", template="my_theme")
20. fig.show()

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借助 go.layout.Template() 创建一个新的模板对象，并且对模板的各项属性举行设置，例如背景颜色、网格颜色、字体等。
利用 pio.templates 把自定义模板添加到可用模板列表中。
1.2. 模板的生存与复用

创建好自定义模板后，可以将其生存为 JSON 文件，方便在其他项目中复用。

1. import json
3. # 将模板的布局转换为字典
4. template_dict = {
5.     'layout': custom_template.layout.to_plotly_json()
6. }
8. # 保存为 JSON 文件
9. with open('custom_template.json', 'w') as f:
10.     json.dump(template_dict, f, indent=4)

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其他项目通过加载custom_template.json来复用模板。

1. # 从 JSON 文件加载模板
2. with open("custom_template.json", "r") as f:
3.     loaded_template_dict = json.load(f)
5. # 将加载的模板添加到可用模板列表中
6. pio.templates["loaded_custom_template"] = loaded_template_dict
8. # 使用加载的自定义模板创建图表
9. df = px.data.iris()
10. fig = px.scatter(
11.     df,
12.     x="sepal_width",
13.     y="sepal_length",
14.     template="loaded_custom_template",
15. )
17. # 显示图表
18. fig.show()

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2. 自定义颜色和字体

颜色和字体是视觉表达的关键元素。
通过自定义颜色映射和字体，我们可以进一步提升图表的视觉效果。
2.1. 离散颜色

离散颜色映射通常用于分类数据。以下是一个使用离散颜色映射的柱状图示例：

1. import plotly.express as px
3. # 加载数据
4. df = px.data.tips()
6. # 定义离散颜色映射
7. discrete_colorscale = ["#4C72B0", "#55A868", "#C44E52", "#8172B2", "#CCB974"]
9. # 绘制柱状图并应用离散颜色映射
10. fig = px.bar(
11.     df,
12.     x="day",
13.     y="total_bill",
14.     color="sex",
15.     color_discrete_sequence=discrete_colorscale,  # 使用离散颜色映射
16.     title="按日和性别统计的总账单",
17. )
19. # 显示图表
20. fig.show()

复制代码

在这个示例中：

• color_discrete_sequence参数用于指定离散颜色映射
  
• color参数指定了分类变量sex，Plotly根据这个变量为不同种别分配颜色
  

2.2. 连续颜色

连续颜色映射通常用于数值范围数据。以下是一个使用连续颜色映射的散点图示例：

1. import plotly.express as px
3. # 加载数据
4. df = px.data.iris()
6. # 定义连续颜色映射
7. continuous_colorscale = [[0, "#FFEDA0"], [0.5, "#FEB24C"], [1, "#E6550D"]]
9. # 绘制散点图并应用连续颜色映射
10. fig = px.scatter(
11.     df,
12.     x="sepal_width",
13.     y="sepal_length",
14.     size="petal_length",
15.     color="petal_width",
16.     color_continuous_scale=continuous_colorscale,  # 使用连续颜色映射
17.     title="Iris 数据集：萼片宽度与萼片长度",
18. )
20. # 显示图表
21. fig.show()

复制代码

在这个示例中：
color_continuous_scale参数使用了Plotly内置的颜色映射方案Viridis。
Plotly 提供了许多其他内置颜色映射方案，如Plasma、Inferno、Magma等。
2.3. 分级字体控制

分级字体控制允许你为不同的图表元素（如标题、图例、坐标轴标签等）设置不同的字体样式。

1. import plotly.express as px
3. # 加载数据
4. df = px.data.tips()
6. # 绘制柱状图
7. fig = px.bar(
8.     df, x="day", y="total_bill", color="sex", title="按日和性别统计的总账单"
9. )
11. # 分级字体设置
12. fig.update_layout(
13.     title_font={"family": "Roboto", "size": 24, "color": "#333333"},  # 标题字体
14.     legend_font={"family": "Open Sans", "size": 14, "color": "#555555"},  # 图例字体
15.     xaxis_title_font={"family": "Lato", "size": 16, "color": "#333333"},  # X 轴标题字体
16.     yaxis_title_font={"family": "Lato", "size": 16, "color": "#333333"},  # Y 轴标题字体
17.     xaxis_tickfont={"family": "Arial", "size": 12, "color": "#666666"},  # 坐标轴刻度字体
18.     yaxis_tickfont={"family": "Arial", "size": 15, "color": "#666666"},  # 坐标轴刻度字体
19. )
21. # 显示图表
22. fig.show()

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在这个示例中：

• title_font设置了标题的字体样式
  
• legend_font设置了图例的字体样式
  
• xaxis_title_font和yaxis_title_font分别设置了 X 轴和 Y 轴标题的字体样式
  
• xaxis_tickfont和yaxis_tickfont设置了坐标轴刻度的字体样式
  

3. 总结

通过深入的样式定制，Plotly可以大概实现可视化的一致性、提升信息转达效率和优化用户体验。
以下是几点实践建议：

• 模板设计遵循「颜色-结构-字体」优先级原则：颜色是视觉的第一印象，结构决定了团体结构，字体则影响细节体验
  
• 颜色映射需保证色盲友好性：避免红绿直接对比，选择色盲友好的配色方案。
  
• 字体选择需考虑多平台兼容性：优先使用 Web 安全字体，并为自定义字体设置回退选项。
  

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