一 使用 Plotly 画图
import plotly.graph_objects as godef img_show_fig(out_data_today):# 创建 Plotly 的散点线图fig = go.Figure()# 添加散点线fig.add_trace(go.Scatter(x=out_data_today.index,y=out_data_today.values,mode='lines+markers',marker=dict(color='red', # 设置数据点颜色为红色size=2, # 设置数据点大小为6)))# 设定图表布局fig.update_layout(title='出厂水量',xaxis_title='time',yaxis_title='data',width=24 * 50, # 设置图表宽度（以像素为单位）height=12 * 50, # 设置图表高度（以像素为单位）plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)', # 设置背景颜色为透明showlegend=False, # 不显示图例)# 显示坐标轴的网格线和刻度fig.update_xaxes(showgrid=True, linecolor='black', linewidth=1, tickmode='auto', ticks='outside') # 调整 x 轴线条颜色、宽度和刻度位置fig.update_yaxes(showgrid=True, linecolor='black', linewidth=1, tickmode='auto', ticks='outside') # 调整 y 轴线条颜色、宽度和刻度位置# 将 y 轴上的数值显示为数学数字fig.update_layout(yaxis_tickformat='g')# 显示图表fig.show()# 调用函数显示图表
img_show_fig(out_data_today)
二 dataframe
import plotly.graph_objects as godef img_show_fig(pd):# 创建 Plotly 的散点线图fig = go.Figure()# 添加第一列数据的散点线（红色）fig.add_trace(go.Scatter(x=pd.index,y=pd.iloc[:, 0],mode='lines+markers',marker=dict(color='red', # 设置数据点颜色为红色size=2, # 设置数据点大小为6),name='Column 1' # 设置图例名称))# 添加第二列数据的散点线（蓝色）fig.add_trace(go.Scatter(x=pd.index,y=pd.iloc[:, 1],mode='lines+markers',marker=dict(color='blue', # 设置数据点颜色为蓝色size=2, # 设置数据点大小为6),name='Column 2' # 设置图例名称))# 设定图表布局fig.update_layout(title='水量数据',xaxis_title='time',yaxis_title='data',width=24 * 50, # 设置图表宽度（以像素为单位）height=12 * 50, # 设置图表高度（以像素为单位）plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)', # 设置背景颜色为透明showlegend=True, # 显示图例)# 显示坐标轴的网格线和刻度fig.update_xaxes(showgrid=True, linecolor='black', linewidth=1, tickmode='auto', ticks='outside', gridcolor='rgb(230, 230, 230)') # 调整 x 轴线条颜色、宽度和刻度位置fig.update_yaxes(showgrid=True, linecolor='black', linewidth=1, tickmode='auto', ticks='outside', gridcolor='rgb(230, 230, 230)') # 调整 y 轴线条颜色、宽度和刻度位置# 将 y 轴上的数值显示为数学数字fig.update_layout(yaxis_tickformat='g')# 显示图表fig.show()# 调用函数显示图表
img_show_fig(in_out_df)
三 画df中的几列
import plotly.graph_objects as godef img_show_fig(df, column_names):# 创建 Plotly 的散点线图fig = go.Figure()# 添加数据列的散点线for column_name in column_names:fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index,y=df[column_name],mode='lines+markers',marker=dict(size=2,),name=column_name))# 设定图表布局fig.update_layout(title='水量数据',xaxis_title='time',yaxis_title='data',width=24 * 50, # 设置图表宽度（以像素为单位）height=12 * 50, # 设置图表高度（以像素为单位）plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)', # 设置背景颜色为透明showlegend=True, # 显示图例)# 显示坐标轴的网格线和刻度fig.update_xaxes(showgrid=True, linecolor='black', linewidth=1, tickmode='auto', ticks='outside', gridcolor='rgb(230, 230, 230)') # 调整 x 轴线条颜色、宽度和刻度位置fig.update_yaxes(showgrid=True, linecolor='black', linewidth=1, tickmode='auto', ticks='outside', gridcolor='rgb(230, 230, 230)') # 调整 y 轴线条颜色、宽度和刻度位置# 将 y 轴上的数值显示为数学数字fig.update_layout(yaxis_tickformat='g')# 显示图表fig.show()# 调用函数
img_show_fig(in_out_df, ['cdc_inflow_data', 'raw_inflow_data'])
