如何在Plotly的make_subplots中设置子图轴标签、范围及指定子图修改？

问题一：使用plotly.py通过make_subplots设置坐标轴标签与范围 #

在Plotly中，你可以通过fig.update_xaxes()和fig.update_yaxes()方法实现坐标轴标签与范围的设置，对应matplotlib里的ax.set_xlabel()和ax.set_xlim()。针对你的示例代码，修改如下：

import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

xv = np.linspace(0, 1, 99)
yv = 1-np.exp(-xv)

fig = make_subplots(rows=1, cols=1)

fig.add_trace(go.Scatter(x=xv, y=yv, mode='markers', name='Exp'), 
              row=1, col=1)

# 设置X轴标签和范围
fig.update_xaxes(title_text="X轴标签", range=[0, 1.2], row=1, col=1)
# 设置Y轴标签和范围
fig.update_yaxes(title_text="Y轴标签", range=[0, 1.1], row=1, col=1)

fig.show()

参数说明：

• title_text：设置坐标轴显示标签
• range：指定坐标轴的数值范围
• row/col：指定要修改的子图位置（单张子图时可省略，显式指定更清晰）

问题二：修改3行3列布局中第二行第二列子图的坐标轴 #

针对3行3列的子图布局，只需在update_xaxes()和update_yaxes()中指定row=2, col=2，即可精准定位并修改目标子图的坐标轴属性。示例代码如下：

import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

# 创建3行3列的子图布局
fig = make_subplots(rows=3, cols=3)

# 给第二行第二列添加示例轨迹
xv = np.linspace(0, 5, 100)
yv = np.sin(xv)
fig.add_trace(go.Scatter(x=xv, y=yv, mode='lines', name='Sin'),
              row=2, col=2)

# 修改第二行第二列的X轴和Y轴
fig.update_xaxes(title_text="自定义X轴", range=[-1, 6], row=2, col=2)
fig.update_yaxes(title_text="自定义Y轴", range=[-1.2, 1.2], row=2, col=2)

# 给其他子图添加示例内容，方便查看效果
for i in range(1,4):
    for j in range(1,4):
        if i !=2 or j !=2:
            fig.add_trace(go.Scatter(x=[0,1], y=[0,1], mode='markers'), row=i, col=j)

fig.show()

通过row和col参数，你可以定位到任意行列的子图，单独修改其坐标轴的标签、范围、刻度等属性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ken Grimes