Plotly : 산점도 플롯에서 레이블을 사용자 지정하는 방법은 무엇입니까?

드미트리

아래 코드에는 이제 이러한 마커 가까이에있는 마커 레이블이 있습니다. 마커와 레이블 사이에 대상을 사용자 지정하는 방법은 무엇입니까? 이제 마커에서 조금 떨어진 곳에 라벨을 붙이고 싶습니다.

import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd

rows=[['501-600','15','122.58333','45.36667'],
      ['till 500','4','12.5','27.5'],
      ['more 1001','41','-115.53333','38.08'],
      ]

colmns=['bins','data','longitude','latitude']
df=pd.DataFrame(data=rows, columns=colmns)
df = df.astype({"data": int})

fig=px.scatter_geo(df,lon='longitude', lat='latitude',
                      color='bins',
                      opacity=0.5,
                      size='data',
                      projection="natural earth")

fig.update_traces(hovertemplate ='bins')

fig.add_trace(go.Scattergeo(lon=df["longitude"],
              lat=df["latitude"],
              text=df["data"],
              textposition="middle right",
              mode='text',
              showlegend=False))
fig.show()
Vestland

Scattergeo레이블을 표시하기 위해 두 번째 추적을 사용하고 있습니다. 그리고 이것은 나에게 그림 fig.add_annotation에서 약간 까다로울 수 있기 때문에 나쁜 생각이 아닌 것 같습니다 px.scatter_geo. 따라서 위도와 경도를 약간 조정하여 원하는 위치에 레이블을 가져옵니다 lon=[float(d) + 10 for d in df['longitude']].

여기에 이미지 설명 입력

완전한 코드 :

import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd

rows=[['501-600','15','122.58333','45.36667'],
      ['till 500','4','12.5','27.5'],
      ['more 1001','41','-115.53333','38.08'],
      ]

colmns=['bins','data','longitude','latitude']
df=pd.DataFrame(data=rows, columns=colmns)
df = df.astype({"data": int})

fig=px.scatter_geo(df,lon='longitude', lat='latitude',
                      color='bins',
                      opacity=0.5,
                      size='data',
                      projection="natural earth")

fig.update_traces(hovertemplate ='bins')

fig.add_trace(go.Scattergeo(lon=[float(d) + 10 for d in df['longitude']],
                              lat=[float(d) - 10 for d in df['latitude']],
                              text=df["data"],
                              textposition="middle right",
                              mode='text',
                              showlegend=False))
fig.show()

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