在作圖中，我們需要根據自己的業務來更改x軸y軸的標簽。

注意，坐標軸的修改已經不算做畫圖了，因為他不是圖上的線條或軌跡(trace)了，所以用layout來設置。

1>顯示或者不顯示坐標軸標簽。

fig.update_layout(

xaxis = dict(visible =False

)

)

# 或者

fig.update_layout(

xaxis_visible = False

)

2>設置標簽顏色，這個顏色是總的，一下設置了包括標題，標簽，刻度線等顏色，如果后面再單個設置比如字體的顏色的話，那這個就會被覆蓋。

fig.update_layout(

xaxis = dict(color=#444,

)

)

3>軸標題參數：

fig.update_layout(

xaxis = dict(color=#444,

title=dict(

text='',# 標題的文字

font = dict(

family = '', # 字體 比如宋體

size = 10， # 標題大小

color = '', # 在此處可以只設置標題的顏色

)

standoff = 1, # 設置標題和標簽的距離，大于等于0的數字，注意標題是不會超出頁邊的

)

)

)

4>標簽的內容相關參數(第三種可以修改標簽的值)：標簽有三種設定方式(且都是是綁定的)：

第一種是給定標簽的個數：

fig.update_layout(

xaxis = dict(tickmode='auto', # 選擇了auto 那么就是說要用nticks 給定多少個標簽。

nticks = 10, # 大于等于0的數，標簽的個數

)

)

第二種是給定一個起點，然后給定一個步長

fig.update_layout(

xaxis = dict(tickmode='liner',

tick0 = 1, # 起點 數字 或者是坐標中的字符串

dtick = 1, # 步長 參數形式非常多，自行閱讀官方文檔吧，這里舉個簡單的例子

)

)

# `tick0` = 0.1, `dtick` = "L0.5" 將會展現出 0.1, 0.6, 1.1, 1.6 等等。

第三種是指定索引位置，然后指定值，位置和值一一對應

fig.update_layout(

xaxis = dict(tickmode='array', # 選擇了array 那么就是說要用tickvals 和 ticktext組合了。

tickvals = [1,2,3], # 原標簽值

ticktext = [2,3,4] # 最終顯示的值 (替換的值)

)

)

5>plotly標簽中文顯示

df_data['date'] = df_data["date"].apply(lambda x: x.strftime("%Y{y}%m{m}%dze8trgl8bvbq").format(y='年', m='月', d='日'))

# 但這樣會顯得日期很長，所以我一般用

df_data['date'] = df_data["date"].apply(lambda x: x.strftime("%Y{y}%m{m}%dze8trgl8bvbq").format(y='.', m='.', d=''))

標簽其他參數：

tickfont: # 標簽的相關設置，有文字大小，顏色等參數，參照上邊標題的設置。

tickangle : 標簽的角度

ticks : # "outside" | "inside" | "", 標簽畫在軸的外側還是內側 或者是干脆就不畫，也就是沒有刻度線

tickcolor: # 刻度尺的顏色

ticklen: # 刻度尺長度

tickwidth : # 刻度尺寬度

type：標簽的類型 有："-" | "linear" | "log" | "date" | "category" | "multicategory"

autorange : True,False,reversed 三個參數 是否用給定的數據范圍來確定x軸上標簽的范圍

range : 可以理解為數據的范圍，如果上述給定的類型是date，那么就需要一個日期的范圍

fixedrange : 布爾值， 是否固定軸上的標簽。設置成True 在交互過程中，即使選中小的范圍，軸標簽依然不變

tip:例如當你的x軸是日期格式的時候，如果你不做任何處理那么plotly就會自動幫你轉換成默認的一種英文格式，非常不利于我們觀察。

采用的是d3規則，具體可查閱：d3/d3-time-format?github.com

看完這篇或許你可以解決你標簽百分之90的問題，如果還有新的發現，請在評論區分享出來。

下篇要寫標題了，有整幅畫的標題，也有本篇講過的軸的標題，還有圖例(legend)的標題。

Let us do it!

總結

以上是生活随笔為你收集整理的plotwidget横坐标日期_plotly详解（标签）x轴日期标签、y轴百分比标签设置的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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