import plotlysubplots as sp fig = spmake_subplotsrows=lenyear cols=3 subplot_titles= # subplot_titles=feature_list for i _year in enumerateyear _df = fig_dffig_dfcompound_name == _yearcopy figadd_tra

要显示所有x值，可以将x轴设置为离散型并调整其范围，例如：

fig.update_layout(xaxis=dict(type='category', range=[0, len(_df)]))

这将把x轴设置为离散类型，并将其范围设置为0到数据中因子参数的数量。这样，所有因子参数的名称都将显示在x轴上。完整的代码如下：

import plotly.subplots as sp 

fig = sp.make_subplots(rows=len(year), cols=3, subplot_titles=[])

for i, _year in enumerate(year):
    _df = fig_df[fig_df['compound_name'] == _year].copy()
    fig.add_trace(
        go.Bar(x=_df['因子参数'].values, y=_df['累积净值'], name=_year),
        row=i + 1, col=1,
    )
    fig.update_layout(xaxis=dict(type='category', range=[0, len(_df)]))

fig.show()