Shiny是一种基于R语言的Web应用程序框架,用于创建交互式的数据可视化和数据分析工具。Plotly是一个用于创建交互式图表和可视化的开源库。event_data是Shiny中的一个函数,用于获取与用户交互相关的数据。 当在Shiny服务器上使用shiny和Plotly时,有时可能会遇到event_data错误。这种错误可能由多种原因引起,包括代码错...
方法一 主要使用的是event_data函数获取点击、选取对象的data。 library(plotly)library(shiny)mtcars$key<-row.names(mtcars)mtcars$col<-"black"ui<-fluidPage(plotlyOutput("plot"))server<-function(input,output,session){output$plot<-renderPlotly({click_data<-event_data("plotly_click")select_data<-even...
每个大区(region)可能对应多个省份(province)。 第一种实现方式:采用plotly+shiny,运用event_data()捕获点击点的数据 library(dplyr) library(ggplot2) library(plotly) library(scales) library(shiny) library(RColorBrewer) server<-server <- function(input, output, session) { selections <- reactiveVal() ou...
如何使用plotly来过滤数据?event_register错误消息 使用plotly来过滤数据可以通过以下步骤实现: 导入所需的库和模块: 代码语言:txt 复制 import plotly.express as px import pandas as pd 加载数据集: 代码语言:txt 复制 data = pd.read_csv('data.csv') # 替换为你的数据集路径 创建交互式图表: 代码语...
def plot_1_hover(self, points, **event_args): """This method is called when a data point is hovered.""" i = points[0]['point_number'] self.label_year.text = self.data['year'][i] self.label_con.text = self.data['conservative'][i] ...
selectmode='event+select')# 显示图表fig.show() 在这个示例中,我们使用 update_layout 方法设置 dragmode 和 selectmode,允许用户通过拖动鼠标来选择数据点。 高级功能与自定义 添加注释和标记 Plotly 允许在图表中添加注释和标记,以便突出显示重要的数据点或区域。以下示例展示了如何在图表中添加注释和标记: ...
创建示例数据df=pd.DataFrame({'x':range(1,11),'y':[i**2foriinrange(1,11)],'category':['A','B']*5})# 创建图表fig=px.scatter(df,x='x',y='y',color='category',title='交互式数据选择图')# 更新图表以启用选择功能fig.update_layout(dragmode='select',selectmode='event+select')#...
};//样式和layout模板vartemplate=Plotly.makeTemplate(figure);varnewData=[ { type:"bar", y: [3,2,5], }, ];varlayout={ template: template }; Plotly.newPlot(graphDiv, newData, layout); },9000); 事件event GovarmyPlot=document.getElementById("myDiv"), hoverInfo=document.getElementById...
defplot_1_hover(self, points, **event_args):"""This method is called when a data point is hovered."""i = points[0]['point_number'] self.label_year.text = self.data['year'][i] self.label_con.text = self.data['conservative'][i] self.label_lab.text = self.data['labour'][i...
return { data: [ { x: x.values || x.values.buffer, y: y.values || y.values.buffer, type:‘scatter’, mode:’lines’, name: x.name, }, ], layout: { xaxis: { title: x.name }, yaxis: { title: y.name }, }, }; On-click Event Handling The panel supports click, select...