如何加动plotly图在蟒蛇

0

的问题

目前我有这个代号:

fig= go.Figure()
for idx in range(len(reference)):
    df = reference.loc[idx]
    if df.ObjClass != 0:
        x,y = df.Polygon.exterior.xy
        fig.add_trace(go.Scatter(x=np.array(x), y=np.array(y)))
return fig

该情节是为boudning箱采用多边形。 Moste可能不是最有效的、开放的用于改进有作为。

我的问题是如何增加一个动画和现有的Plotly图? 在我df我有一个时间柱,这将是合适的那(df。时间)。 动画时加入的,我只要情节的面对这一时间戳。

目前的情节没有动画

编辑:添加数据结构

所以这并不是工作时绘制,因为我解释我的以下评论。 然而,如果我改变排序由ObjID而不是的时候,它的工作,但该动画框不是排序。 我想最低时可以第一个和最高结束。

ObjClass    Time    ObjID   Corner  Lat Long
0   3.0 5.9 54.0    RR  21.549906   129.418088
563 3.0 5.9 54.0    LR  23.569243   129.523022
1126    3.0 5.9 54.0    LF  23.569243   136.523022
1689    3.0 5.9 54.0    RF  21.549906   136.418088
1   3.0 5.95    54.0    RR  17.946687   114.856340
564 3.0 5.95    54.0    LR  19.726662   114.919184
1127    3.0 5.95    54.0    LF  19.726662   121.919184
1690    3.0 5.95    54.0    RF  17.946687   121.856340
2   3.0 6.0 54.0    RR  17.685873   121.115523
565 3.0 6.0 54.0    LR  19.556310   121.182149
1128    3.0 6.0 54.0    LF  19.556310   128.182149
1691    3.0 6.0 54.0    RF  17.685873   128.115523
3   3.0 6.05    54.0    RR  17.685873   121.115523
566 3.0 6.05    54.0    LR  19.556310   121.182149
1129    3.0 6.05    54.0    LF  19.556310   128.182149
1692    3.0 6.05    54.0    RF  17.685873   128.115523
4   3.0 6.1 54.0    RR  17.375609   127.925362
567 3.0 6.1 54.0    LR  19.322351   127.848100
1130    3.0 6.1 54.0    LF  19.322351   134.848100
1693    3.0 6.1 54.0    RF  17.375609   134.925362
animation pandas plot plotly
2021-11-22 14:07:05
1

最好的答案

1

你没有提供样本数据。 隐你是定义的一个数据架

多边形 ObjectId ObjClass 时间
多边形((58 91, 58 77, 0 73, -0 87, 58 91)) 0 1 00:00
多边形((51 102, 58 90, 7 62, 0 74, 51 102)) 0 1 01:00
多边形((40 110, 52 101, 18 54, 6 63, 40 110)) 0 1 02:00

这已经假定一个额外的列 ObjectId ,是同一 都有不同的坐标为每个 时间

最简单的方式来创建一个 plotly 动画图是使用 Plotly表达的. 因此,调整数据以 xy 序在很长的据框

import io
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import shapely.wkt


df_p = pd.read_csv(io.StringIO("""Polygon,ObjectId,ObjClass,time
"POLYGON ((58 91, 58 77, 0 73, -0 87, 58 91))",0,1,00:00
"POLYGON ((51 102, 58 90, 7 62, 0 74, 51 102))",0,1,01:00
"POLYGON ((40 110, 52 101, 18 54, 6 63, 40 110))",0,1,02:00
"POLYGON ((28 112, 41 109, 30 52, 17 55, 28 112))",0,1,03:00
"POLYGON ((32 29, 20 33, 38 93, 50 89, 32 29))",1,1,00:00
"POLYGON ((45 31, 34 29, 25 91, 36 93, 45 31))",1,1,01:00
"POLYGON ((57 38, 47 32, 13 84, 23 90, 57 38))",1,1,02:00
"POLYGON ((65 50, 58 39, 5 72, 12 83, 65 50))",1,1,03:00
"POLYGON ((1 90, 7 90, 12 48, 6 48, 1 90))",2,1,00:00
"POLYGON ((-7 85, -2 89, 20 53, 15 49, -7 85))",2,1,01:00
"POLYGON ((-13 78, -10 83, 26 60, 23 55, -13 78))",2,1,02:00
"POLYGON ((-15 69, -14 75, 28 69, 27 63, -15 69))",2,1,03:00
"POLYGON ((59 12, 49 18, 84 92, 94 86, 59 12))",3,1,00:00
"POLYGON ((77 11, 65 11, 66 93, 78 93, 77 11))",3,1,01:00
"POLYGON ((94 17, 83 12, 49 87, 60 92, 94 17))",3,1,02:00
"POLYGON ((107 30, 99 21, 36 74, 44 83, 107 30))",3,1,03:00
"POLYGON ((9 29, 3 37, 13 43, 19 35, 9 29))",4,1,00:00
"POLYGON ((12 28, 4 34, 10 44, 18 38, 12 28))",4,1,01:00
"POLYGON ((15 29, 5 31, 7 43, 17 41, 15 29))",4,1,02:00
"POLYGON ((17 32, 8 29, 5 40, 14 43, 17 32))",4,1,03:00"""))

df_p["Polygon"] = df_p["Polygon"].apply(shapely.wkt.loads)

# explode out ploygons to x & y for plotly express
df_plot = (
    df_p["Polygon"]
    .apply(
        lambda p: [{"x": x, "y": y} for x, y in zip(p.exterior.xy[0], p.exterior.xy[1])]
    )
    .explode()
    .apply(pd.Series)
    .join(df_p)
)


px.line(df_plot, x="x", y="y", color="ObjectId", animation_frame="time")

enter image description here

使用的样本数据

import pandas as pd
import io
import plotly.express as px

df = pd.read_csv(
    io.StringIO(
        """ObjClass    Time    ObjID   Corner  Lat Long
0   3.0 5.9 54.0    RR  21.549906   129.418088
563 3.0 5.9 54.0    LR  23.569243   129.523022
1126    3.0 5.9 54.0    LF  23.569243   136.523022
1689    3.0 5.9 54.0    RF  21.549906   136.418088
1   3.0 5.95    54.0    RR  17.946687   114.856340
564 3.0 5.95    54.0    LR  19.726662   114.919184
1127    3.0 5.95    54.0    LF  19.726662   121.919184
1690    3.0 5.95    54.0    RF  17.946687   121.856340
2   3.0 6.0 54.0    RR  17.685873   121.115523
565 3.0 6.0 54.0    LR  19.556310   121.182149
1128    3.0 6.0 54.0    LF  19.556310   128.182149
1691    3.0 6.0 54.0    RF  17.685873   128.115523
3   3.0 6.05    54.0    RR  17.685873   121.115523
566 3.0 6.05    54.0    LR  19.556310   121.182149
1129    3.0 6.05    54.0    LF  19.556310   128.182149
1692    3.0 6.05    54.0    RF  17.685873   128.115523
4   3.0 6.1 54.0    RR  17.375609   127.925362
567 3.0 6.1 54.0    LR  19.322351   127.848100
1130    3.0 6.1 54.0    LF  19.322351   134.848100
1693    3.0 6.1 54.0    RF  17.375609   134.925362"""
    ),
    sep="\s+",
    engine="python",
)

# if polygon is a quadrangle, need five points to define it. 4 is just a linestring
# duplicate first corner
df = pd.concat([df, df.loc[df["Corner"].eq("RR")].assign(Corner="RR2")])

# need to sort by Corner, hence make it a categorical
df["Corner"] = pd.Categorical(
    df["Corner"], ["RR", "RF", "LF", "LR", "RR2"], ordered=True
)

px.line(
    df.sort_values(["ObjID", "Time", "Corner"]),
    x="Long",
    y="Lat",
    color="ObjID",
    animation_frame="Time",
).update_layout(
    xaxis={"range": [df["Long"].min(), df["Long"].max()]},
    yaxis={"range": [df["Lat"].min(), df["Lat"].max()]},
)
2021-12-03 15:41:12

谢谢你这么多你的答案! 帮助医了! 但是现在我有一个新的问题。 用你的例子,我重组了我的数据框到一个长期的格式与"拉"和"长"列。 然而,它似乎非常挑剔,我怎么整理我的数据。 如果我通过"ObjID"它的工作,但该时间表是都搞砸了。 如果我的"时间",而不是,时间表是确定的,但随后只有一个地块的对象的每时间值,即使有多种。
MartinCB

你有没有共同数据结构所以我不得不推断它。 它看起来就像你有一个数据架与多边形,每个边形有ObjId,是不断通过的时间/转换。 因此这就是我的结构化样品的数据。 更新你的问题 head(10) 你的数据框我会更新。 这就是为什么都这么准则》要求问题,强调需要分享样品数据。 不做可怕的事情共享数据图像的强迫任何回答者使用不可靠的OCR使用它
Rob Raymond

加入我的数据结构上。 看起来有点可怕的,但我希望你能复制它没有太多的麻烦。
MartinCB

更新后的答案-你完全把我带的代码样本使用 的身材匀称的. 看你的样的代码和样本数据都无关
Rob Raymond

嘿嘿那是因为我改变了我的身材匀称的多边办法更接近的匹配你的答案。 原始数据不包括多边的对象,而我放弃了那些在试图适应我df您的例子。
MartinCB

确定-我想离开作为面是好的...将支持第3、4、5等侧面。 关键是它之前的爆炸
Rob Raymond

其他语言

此页面有其他语言版本

Русский
..................................................................................................................
Italiano
..................................................................................................................
Polski
..................................................................................................................
Română
..................................................................................................................
한국어
..................................................................................................................
हिन्दी
..................................................................................................................
Français
..................................................................................................................
Türk
..................................................................................................................
Česk
..................................................................................................................
Português
..................................................................................................................
ไทย
..................................................................................................................
Español
..................................................................................................................
Slovenský
..................................................................................................................