如何使用plotly figure_factory仅绘制散点图矩阵的下半部分

一、figure_factory 实现仅展示散点图矩阵下半部分 #

plotly.figure_factory 的 create_scatterplotmatrix 接口没有内置类似 showupperhalf 的参数，但可以通过手动修改生成的 Figure 对象的 trace 可见性实现该效果，示例代码如下：

import plotly.figure_factory as ff
import numpy as np
import pandas as pd

# 示例数据生成
df = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 4),
                columns=['Column A', 'Column B', 'Column C', 'Column D'])
df['Fruit'] = pd.Series(['apple', 'apple', 'grape', 'apple', 'apple',
                                'grape', 'pear', 'pear', 'apple', 'pear',
                                'apple', 'apple', 'grape', 'apple', 'apple',
                                'grape', 'pear', 'pear', 'apple', 'pear'])

# 生成完整散点矩阵
fig = ff.create_scatterplotmatrix(df, diag='histogram',index='Fruit',
                                  height=800, width=800)

# 隐藏上半部分图表
n_dim = 4 # 数值列总数，此处为Column A到D共4列
for trace in fig.data:
    # 解析trace对应的矩阵坐标：xaxis索引、yaxis索引
    x_idx = int(trace.xaxis[1:]) - 1 if trace.xaxis != 'x' else 0
    y_idx = int(trace.yaxis[1:]) - 1 if trace.yaxis != 'y' else 0
    # 上半部分为x索引大于y索引的位置，隐藏对应trace
    if x_idx > y_idx:
        trace.visible = False

fig.show()

二、go.Splom 替换散点为直方图/箱线图的方案 #

go.Splom 是专门为散点矩阵设计的原生接口，仅支持散点类型，无法直接替换为直方图、箱线图等其他图表类型。如果需要实现其他类型的矩阵图，可以选用以下两种方案：

• 继续使用 figure_factory 的 create_scatterplotmatrix：它本身支持通过 diag 参数设置对角线的图表类型，可选值包括 histogram（直方图）、box（箱线图）、kde 等，如果需要修改非对角线的图表类型，可以手动替换对应位置 trace 的类型和数据配置。
• 手动构建子图网格：如果需要完全自定义每个位置的图表类型，可以通过 plotly.subplots.make_subplots 创建对应尺寸的网格，逐个位置绘制你需要的直方图、箱线图等，适配性最高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Minecraft_Json