如何在Plotly中绘制两个Density Heatmaps水平排列子图

你可以直接提取Plotly Express生成的密度热力图的trace元素，添加到子图容器中，不需要额外查找plotly.graph_objects的对应接口，实现代码如下：

import pandas as pd
import plotly.express as px
from plotly.subplots import make_subplots

# 1. 读取你的两个DataFrame数据，替换为你实际的数据源路径
df_first = pd.read_csv('Flights dataset.csv')
df_second = pd.read_csv('Your second dataset.csv')

# 2. 分别用px生成两个独立的密度热力图
fig_first = px.density_heatmap(df_first, x='DEST_CITY_NAME', marginal_x="histogram")
fig_second = px.density_heatmap(df_second, x='DEST_CITY_NAME', marginal_x="histogram")

# 3. 创建1行2列的水平子图布局
fig = make_subplots(
    rows=1, 
    cols=2,
    subplot_titles=("第一个数据集热力图", "第二个数据集热力图")
)

# 4. 将两个热力图的trace添加到对应子图位置
for trace in fig_first.data:
    fig.add_trace(trace, row=1, col=1)
for trace in fig_second.data:
    fig.add_trace(trace, row=1, col=2)

# 5. 调整整体布局后展示
fig.update_layout(
    height=550,
    width=1200,
    title_text="双数据集密度热力图对比"
)
fig.show()

如果需要单独调整子图的坐标轴范围、颜色条样式、配色等属性，可以调用update_xaxes()、update_yaxes()或者直接修改对应trace的参数实现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shahriar.M