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어떻게 애니메이션을 추가하 plotly 그림에서 Python

0

질문

현재 이 코드:

fig= go.Figure()
for idx in range(len(reference)):
    df = reference.loc[idx]
    if df.ObjClass != 0:
        x,y = df.Polygon.exterior.xy
        fig.add_trace(go.Scatter(x=np.array(x), y=np.array(y)))
return fig

의 줄거리입 boudning 상자를 사용하여 다각형으로 구성됩니다. Moste 가능성이 가장 효율적이고,열 개선에 대한뿐만 아니라 거기에.

나의 질문은 어떻게 추가하려면 애니메이션을 기존 Plotly 그? 내 df 나는 시간 열 것에 적합한 것(df.시간). 애니메이션이 추가되는,나만을 구성하고 싶은 다각형에 대한 타임스탬프입니다.

현재 줄거리지 않고 애니메이션

편집:데이터를 추가하는 구조체

그래서 이것은 작동하지 않을 경우 플로팅,내가 설명에 나의 코멘트는 아래. 그러나 변경하는 경우를 분류하여 objid 입 대신의 시간,그것은 작동하지만 애니메이션 프레임에 정렬되지 않습니다. 내가 원하는 가장 낮은 시간이 될 첫 번째 및 가장 높은 끝에서.

ObjClass    Time    ObjID   Corner  Lat Long
0   3.0 5.9 54.0    RR  21.549906   129.418088
563 3.0 5.9 54.0    LR  23.569243   129.523022
1126    3.0 5.9 54.0    LF  23.569243   136.523022
1689    3.0 5.9 54.0    RF  21.549906   136.418088
1   3.0 5.95    54.0    RR  17.946687   114.856340
564 3.0 5.95    54.0    LR  19.726662   114.919184
1127    3.0 5.95    54.0    LF  19.726662   121.919184
1690    3.0 5.95    54.0    RF  17.946687   121.856340
2   3.0 6.0 54.0    RR  17.685873   121.115523
565 3.0 6.0 54.0    LR  19.556310   121.182149
1128    3.0 6.0 54.0    LF  19.556310   128.182149
1691    3.0 6.0 54.0    RF  17.685873   128.115523
3   3.0 6.05    54.0    RR  17.685873   121.115523
566 3.0 6.05    54.0    LR  19.556310   121.182149
1129    3.0 6.05    54.0    LF  19.556310   128.182149
1692    3.0 6.05    54.0    RF  17.685873   128.115523
4   3.0 6.1 54.0    RR  17.375609   127.925362
567 3.0 6.1 54.0    LR  19.322351   127.848100
1130    3.0 6.1 54.0    LF  19.322351   134.848100
1693    3.0 6.1 54.0    RF  17.375609   134.925362
animation pandas plot plotly
2021-11-22 14:07:05
1

최고의 응답

1

을 제공하지 않 샘플 데이터를 확보합니다. 암시적으로 당신은 정의된 데이터 구조

다각형 개체 id ObjClass 시간
다각형((58 91, 58 77, 0 73, -0 87, 58 91)) 0 1 00:00
다각형((51 102, 58 90, 7 62, 0 74, 51 102)) 0 1 01:00
다각형((40 110, 52 101, 18 54, 6 63, 40 110)) 0 1 02:00

이 가 추가 열 개체 id 같은 다각형 이 있는 서로 다른 좌표에 대한 각각의 시간

가장 간단한 방법을 만들 plotly 애니메이션은 그림은 사용 Plotly 익스프레스. 따라서 개조 데이터를 x 및 y 시퀀스에서 데이터 프레임

import io
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import shapely.wkt


df_p = pd.read_csv(io.StringIO("""Polygon,ObjectId,ObjClass,time
"POLYGON ((58 91, 58 77, 0 73, -0 87, 58 91))",0,1,00:00
"POLYGON ((51 102, 58 90, 7 62, 0 74, 51 102))",0,1,01:00
"POLYGON ((40 110, 52 101, 18 54, 6 63, 40 110))",0,1,02:00
"POLYGON ((28 112, 41 109, 30 52, 17 55, 28 112))",0,1,03:00
"POLYGON ((32 29, 20 33, 38 93, 50 89, 32 29))",1,1,00:00
"POLYGON ((45 31, 34 29, 25 91, 36 93, 45 31))",1,1,01:00
"POLYGON ((57 38, 47 32, 13 84, 23 90, 57 38))",1,1,02:00
"POLYGON ((65 50, 58 39, 5 72, 12 83, 65 50))",1,1,03:00
"POLYGON ((1 90, 7 90, 12 48, 6 48, 1 90))",2,1,00:00
"POLYGON ((-7 85, -2 89, 20 53, 15 49, -7 85))",2,1,01:00
"POLYGON ((-13 78, -10 83, 26 60, 23 55, -13 78))",2,1,02:00
"POLYGON ((-15 69, -14 75, 28 69, 27 63, -15 69))",2,1,03:00
"POLYGON ((59 12, 49 18, 84 92, 94 86, 59 12))",3,1,00:00
"POLYGON ((77 11, 65 11, 66 93, 78 93, 77 11))",3,1,01:00
"POLYGON ((94 17, 83 12, 49 87, 60 92, 94 17))",3,1,02:00
"POLYGON ((107 30, 99 21, 36 74, 44 83, 107 30))",3,1,03:00
"POLYGON ((9 29, 3 37, 13 43, 19 35, 9 29))",4,1,00:00
"POLYGON ((12 28, 4 34, 10 44, 18 38, 12 28))",4,1,01:00
"POLYGON ((15 29, 5 31, 7 43, 17 41, 15 29))",4,1,02:00
"POLYGON ((17 32, 8 29, 5 40, 14 43, 17 32))",4,1,03:00"""))

df_p["Polygon"] = df_p["Polygon"].apply(shapely.wkt.loads)

# explode out ploygons to x & y for plotly express
df_plot = (
    df_p["Polygon"]
    .apply(
        lambda p: [{"x": x, "y": y} for x, y in zip(p.exterior.xy[0], p.exterior.xy[1])]
    )
    .explode()
    .apply(pd.Series)
    .join(df_p)
)


px.line(df_plot, x="x", y="y", color="ObjectId", animation_frame="time")

enter image description here

샘플 데이터를 사용하여

import pandas as pd
import io
import plotly.express as px

df = pd.read_csv(
    io.StringIO(
        """ObjClass    Time    ObjID   Corner  Lat Long
0   3.0 5.9 54.0    RR  21.549906   129.418088
563 3.0 5.9 54.0    LR  23.569243   129.523022
1126    3.0 5.9 54.0    LF  23.569243   136.523022
1689    3.0 5.9 54.0    RF  21.549906   136.418088
1   3.0 5.95    54.0    RR  17.946687   114.856340
564 3.0 5.95    54.0    LR  19.726662   114.919184
1127    3.0 5.95    54.0    LF  19.726662   121.919184
1690    3.0 5.95    54.0    RF  17.946687   121.856340
2   3.0 6.0 54.0    RR  17.685873   121.115523
565 3.0 6.0 54.0    LR  19.556310   121.182149
1128    3.0 6.0 54.0    LF  19.556310   128.182149
1691    3.0 6.0 54.0    RF  17.685873   128.115523
3   3.0 6.05    54.0    RR  17.685873   121.115523
566 3.0 6.05    54.0    LR  19.556310   121.182149
1129    3.0 6.05    54.0    LF  19.556310   128.182149
1692    3.0 6.05    54.0    RF  17.685873   128.115523
4   3.0 6.1 54.0    RR  17.375609   127.925362
567 3.0 6.1 54.0    LR  19.322351   127.848100
1130    3.0 6.1 54.0    LF  19.322351   134.848100
1693    3.0 6.1 54.0    RF  17.375609   134.925362"""
    ),
    sep="\s+",
    engine="python",
)

# if polygon is a quadrangle, need five points to define it. 4 is just a linestring
# duplicate first corner
df = pd.concat([df, df.loc[df["Corner"].eq("RR")].assign(Corner="RR2")])

# need to sort by Corner, hence make it a categorical
df["Corner"] = pd.Categorical(
    df["Corner"], ["RR", "RF", "LF", "LR", "RR2"], ordered=True
)

px.line(
    df.sort_values(["ObjID", "Time", "Corner"]),
    x="Long",
    y="Lat",
    color="ObjID",
    animation_frame="Time",
).update_layout(
    xaxis={"range": [df["Long"].min(), df["Long"].max()]},
    yaxis={"range": [df["Lat"].min(), df["Lat"].max()]},
)
2021-12-03 15:41:12
마에 대한 당신의 대답이다! 도 med 을 많이! 그러나 지금은 새로운 문제입니다. 를 사용하여 예를 들어 재구성 내 데이터 프레임을 장식으로"Lat"및"긴"열이 있습니다. 그러나 그것은 매우 까다로운 방법에 정렬합니다. 면 나는 종류에 의해"objid 입"그것은 작동하지만 타임라인은 모두 엉망입니다. 면 나는 종류에 의해"시간"대신적인 확인을 하지만 그것은 단지 구획의 개별 시간 값도 불구하고,여러가 있습니다.
MartinCB
를 공유하지 않은 데이터 구조는 그래서 나는 그것을 추정. 그것처럼 당신은 데이터 구조와 다각형은 각각형은 objid 입는 일정한 시간을 통해/변환합니다. 따라서는 어떻게 구조화된 샘플 데이터를 확보합니다. 업데이트와 함께 귀하의 질문 head(10) 귀하의 데이터 프레임과 나 업데이트합니다. 이것은 모든 그에 대한 지침을 묻는 질문에 스트레스를 공유해야 샘플 데이터를 확보합니다. 을 하지 않는 끔찍한 일의 데이터를 공유하는 이미지를 강제로 어떤 answerer 사용하는 신뢰할 수 OCR 사용
Rob Raymond
추가 데이터 구조다. 조금 보이는 끔찍한 하지만 나는 희망을 복사할 수 있습니다 그것은 너무 많이 없이 번거 로움.
MartinCB
업데이트한 답변을 완전히 던져 나와 샘플 코드를 사용하여 매끈한. 나의 샘플 코드와 샘플 데이터는 관련이 없
Rob Raymond
다이기 때문에 나는 변경된 내 매끈한 다각형 접근 방식에 가까운 경기 당신의 대답이다. 원본 데이터가 포함한 다각형 물체,그러나 나는 그 때에 적응하려고 노력하고 내 df 의 예입니다.
MartinCB
ok-내 생각으로 떠나 다각형은 더 나은 지원 3,4,5 등 편들어진 다각형으로 구성됩니다. 핵심이 그것을 분류하기 전에 폭발 그
Rob Raymond

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