使用Scatter函数可以绘制线形图与散点图，主要参数如下。
● connectgaps：布尔变量，用于连接缺失数据。
● dx、dy：x、y坐标轴的步进值，默认值是1。
● error_x、error_y：x、y出错信息。
● fillcolor：填充颜色。
● fill：填充模式，包括格式、颜色等。
● hoverinfo：当用户与图形互动时，鼠标指针显示的参数，包括 x、y、z坐标数据，以及 text（文字信息）、name（图形名称）等参数的 组合，可使用+、all、none和skip（忽略）作为组合连接符号，默认是 all（全部消失）。
● hoveron：当用户与图形互动时，鼠标指针显示的模式，包括 points（点图）、fills（填充图）和points+fills（点图+填充图）三种模 式。
● ids：在动画图表中，数据点和图形key键的列表参数。
● legendgroup：图例参数，默认是空字符串。
● line：线条参数，包括线条宽度、颜色、格式。
● marker：数据节点参数，包括大小、颜色、格式等。
● mode：图形格式，包括lines（线形图）、markers（散点图）和 text（文本），使用+或none等符号进行模式组合。
● name：名称参数。
● opacity：透明度参数，范围是0～1。
● rsrc、xsrc、ysrc、tsrc、idssrc、textsrc、textpositionsrc：字符串源 数组列表，可作为Plotly网格标识符，用于设置特殊图表所需的r参数、 x参数、y参数、t参数、ids参数、text（文本）参数和textposition（文本 位置）参数。
● r、t：仅用于极坐标图，r用于设置径向坐标（半径），t用于设置 角坐标。
● showlegend：布尔变量，用于切换图标显示。
● stream：数据流，用于实时显示数据图表。
● textfont：文本字体参数，包括字体名称、颜色、大小等。
● textposition：“文本”元素的位置参数，包括top left（左上）、top center（中上）、top right（右上）、middle left（左中）、middle center（中心）、middle right（右中）、bottom left（左下）、bottom center（中下）、bottom right（右下）模式，默认是middle center（中
心）模式。
● text：文本数据，设置与每个“（x，y）对”关联的文本元素和数 组列表格式，默认是空字符串。
● type：数据显示模式，包括constant（常数）、percent（百分 比）、sqrt（平方根）、array（数组）模式。
● x0、y0：坐标轴起点坐标。
● xaxis，yaxis：x、y 坐标参数。
● xcalendar、ycalendar：坐标时间参数的格式，默认是公历 （gregorian），支持gregorian、chinese、coptic、discworld、ethiopian、 hebrew、islamic、julian、mayan、nanakshahi、nepali、persian、jalali、 taiwan、thai和 ummalqura 格式。
● x，y：设置x、y轴的坐标数据。
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import pandas as pd
import plotly as py
import plotly.graph_objs as pygo
# ----------pre def
pd.set_option('display.width', 450)
pyplt = py.offline.plot
# ----------code
df = pd.read_csv('dat/tk01_m15.csv')
df9 = df[:10];
print(df9)
#
idx = df9['xtim']
xd0 = (df9['close'] - 27) * 50
df2 = df9
df2['xd1'] = xd0 - 10
df2['xd2'] = xd0
df2['xd3'] = xd0 + 10
print('xd2\n', df2);
# --------
xtr1 = pygo.Scatter(
x=idx,
y=df2['xd1'],
mode='markers', # xtr1,散点图
name='xtr1-markers',
)
xtr2 = pygo.Scatter(
x=idx,
y=df2['xd2'],
mode='lines', # xtr2,曲线图
name='xtr2-lines',
)
xtr3 = pygo.Scatter(
x=idx,
y=df2['xd3'],
mode='markers+lines', # xtr3,曲线+散点组合
name='xtr3-markers+lines',
)
xdat = pygo.Data([xtr1, xtr2, xtr3])
layout = pygo.Layout(
title='收盘价--15分钟分时数据',
xaxis=pygo.XAxis(tickangle=-15),
)
fig = pygo.Figure(data=xdat, layout=layout)
pyplt(fig,filename=r'tmp\scatter_apply.html')
#
print('ok')
