请求修改Python Plotly Dash水平条形图样式并添加概率渐变

现有一个通过Python Plotly Dash实现的水平条形图，需要将其可视化样式修改为目标样式，同时根据概率值添加颜色渐变效果。

当前实现代码 #

def viz_proba_cause(df):
    """
    Visualisation de probabilité de cause
    """
    df = df.sort_values(by='proba_cause',ascending=True)
    fig = go.Figure()
    fig.add_trace(go.Bar(
    x=df['proba_cause'],
    y=df['failure_cause'],
    marker=dict(
        color='rgba(50, 171, 96, 0.6)',
        line=dict(
            color='rgba(50, 171, 96, 1.0)',
            width=1),
    ),
    name='Cause Probability',
    orientation='h',
))
    fig.update_layout(
        title='Cause Probability with symptome',
        )
    annotations = []

    # Adding labels
    for proba,state in zip(df['proba_cause'],df['failure_cause']):
        # labeling the bar net worth
        annotations.append(dict(
                                y=state, x=proba+0.02,
                                text=str(round(proba*100,2)) + '%',
                                font=dict(family='Arial', size=12,
                                        color='rgb(50, 171, 96)'),
                                showarrow=False))

    fig.update_layout(annotations=annotations)
    
    return fig

修改后的代码 #

import plotly.graph_objects as go

def viz_proba_cause(df):
    """
    故障原因概率可视化
    """
    # 保持原排序逻辑：按概率升序排列
    df = df.sort_values(by='proba_cause', ascending=True)
    
    fig = go.Figure()
    fig.add_trace(go.Bar(
        x=df['proba_cause'],
        y=df['failure_cause'],
        # 绑定概率值实现颜色渐变
        marker=dict(
            color=df['proba_cause'],
            colorscale='RdYlGn_r',  # 红-黄-绿反向渐变，概率越高颜色越深绿
            colorbar=dict(
                title='概率',
                tickformat='.0%'
            ),
            line=dict(
                color='rgba(255,255,255,0.8)',
                width=0.5
            )
        ),
        name='故障原因概率',
        orientation='h',
        width=0.8  # 调整条形间距，让布局更紧凑
    ))
    
    # 对齐目标样式的布局调整
    fig.update_layout(
        title={
            'text': '故障原因概率分布',
            'x': 0.5,  # 标题居中
            'font': dict(size=16, family='Arial')
        },
        # 隐藏网格线，简化坐标轴
        xaxis=dict(
            showgrid=False,
            tickformat='.0%',
            title=''
        ),
        yaxis=dict(
            showgrid=False,
            title=''
        ),
        # 设置背景透明
        plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
        paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
        # 调整边距适配内容
        margin=dict(l=100, r=20, t=60, b=40),
        showlegend=False  # 隐藏图例，简化视觉
    )
    
    # 更新标注样式，确保在渐变背景下清晰可见
    annotations = []
    for proba, state in zip(df['proba_cause'], df['failure_cause']):
        annotations.append(dict(
            y=state,
            x=proba + 0.015,
            text=f'{round(proba*100,2)}%',
            font=dict(family='Arial', size=12, color='#333'),
            showarrow=False
        ))
    
    fig.update_layout(annotations=annotations)
    
    return fig

关键修改说明 #

• 颜色渐变：通过marker.color绑定proba_cause字段，使用RdYlGn_r配色实现概率从低到高的红绿渐变，同时添加颜色条明确对应关系
• 样式适配：隐藏网格线、设置背景透明、调整标题居中样式、优化条形间距，让整体视觉更简洁
• 标注优化：将标注文字改为深灰色，确保在不同渐变颜色上都清晰可读，同时微调标注位置避免遮挡
• 布局细节：调整边距适配内容宽度，隐藏冗余图例，简化坐标轴标题

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stat_man