changing/updating Plotly 中的 xtick 标签和 ytick 标签不一致

Question

让我举个例子。让我们以显示的简单线图为例 here，Plotly 用户指南中的第一张图：

from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
import plotly.graph_objs as go

trace1 = go.Scatter(x=[1,2,3], y=[4,5,6], marker={'color': 'red', 'symbol': 104, 'size': 10}, 
                    mode="markers+lines",  text=["one","two","three"], name='1st Trace')

data=go.Data([trace1])
layout=go.Layout(title="First Plot", xaxis={'title':'x1'}, yaxis={'title':'x2'})
figure1=go.Figure(data=data,layout=layout)
init_notebook_mode(connected=True)
iplot(figure1)

现在，假设我想将 x-tick 标签更新为 'A', 'B', 'C'，将 ytick 标签更新为 'E', 'F', 'G'。我可以通过像这样更新图形来做到这一点：

figure1['data'][0]['x']=['A', 'B', 'C']
figure1['data'][0]['y']=['E', 'F', 'G']

iplot(figure1)

到目前为止一切顺利。但是，假设我首先使用 matplotlib 绘制图形，然后像这样转换为 plotly：

import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.tools as tls

plt.plot([1,2,3], [4,5,6], 'r+-', markersize=10)
plt.xlabel('x2')
plt.ylabel('y2')

mpl_fig = plt.gcf()
figure2 = tls.mpl_to_plotly(mpl_fig)

init_notebook_mode(connected=True)
iplot(figure2)

例如，当您用来绘制图形的库设计为仅适用于 matplotlib（或者最大可能是 seaborn）时，这是相关的。但是你想制作情节 dynamic/interactive 并在情节中使用它们。

这一次，如果我尝试以与之前完全相同的方式更新图形，我得到一个空白图形！

figure2['data'][0]['x']=['A', 'B', 'C']
figure2['data'][0]['y']=['E', 'F', 'G']

iplot(figure2)

不仅是空白图，xtick标签和ytick标签也保持不变

当我深入了解 figure1['data'][0]['x'] 中包含的内容时，我发现它是一个元组：

当我检查 figure2['data'][0]['x'] 中包含的内容时，它也是完全相同的元组：

figure1['data'][0]['y'] 和 figure2['data'][0]['y'] 也是如此 - 它们都包含元组 ('E', 'F', 'G').

所以，这是怎么回事？为什么 figure2 在更新刻度标签后没有被绘制？我该如何解决？

Answer 1

到目前为止，我通过自己修修补补找到的解决方法是基本上用空白布局替换布局。出于某种原因，从 matplotlib 转换的 plotly graph 的布局似乎导致无法反映对图形的更新。将布局设为空白后（然后，如果需要，向其中添加内容，如下所示的标题和轴标签），它似乎工作正常：

figure2['layout'] = {'title':'First plot', 'xaxis':{'title':'x2'}, 'yaxis':{'title':'y2'}}

figure2['data'][0]['x']=['A', 'B', 'C']
figure2['data'][0]['y']=['E', 'F', 'G']

iplot(figure2)

changing/updating Plotly 中的 xtick 标签和 ytick 标签不一致

Inconsistency in changing/updating xtick labels and ytick labels in Plotly

python

matplotlib

plotly

plotly.js