Modificare gli assi del grafico

Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python

Alex Scriven

Data Scientist

Il nostro dataset

$$

  • Un dataset aggregato sui pinguini:
spec av_flip_length
Adelie 189.953642
Chinstrap 195.823529
Gentoo 217.186992

 

  • 🚫 colonne spec e av_flip_length
Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python

Titoli degli assi predefiniti

$$

fig = px.bar(penguin_flippers, 
            x="spec", 
            y="av_flip_length")
fig.show()

 

Grafico a barre semplice della lunghezza delle pinne per specie

Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python

Modificare i titoli degli assi

  • Funzioni “scorciatoia” di plotly:
fig.update_xaxes(title_text="Species")
fig.update_yaxes(title_text="Average Flipper Length")

$$

  • Implementazione con update_layout()
fig.update_layout(dict(
    xaxis=dict(title=dict(text="Species")),
    yaxis=dict(title=dict(text="Average Flipper Length"))
))
Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python

Puliamo il grafico

Grafico a barre semplice con titoli degli assi aggiornati

Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python

Quale metodo usare?

 

  • ⭐ Usa i metodi “scorciatoia” per aggiornamenti base

$$

  • ⭐⭐ Usa update_layout() per più controllo:
    • Puoi regolare dimensione, stile, colore, angolo del font

$$

$$

Vedi altro nella documentazione Plotly

Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python

Modificare gli intervalli degli assi

Grafico a barre semplice con titoli degli assi aggiornati

  • Impostare l’asse y da 150 al valore massimo (con un piccolo margine)
fig.update_layout(dict(
    yaxis=dict(range=[150, penguin_flippers["av_flip_length"].max() + 30]
    )))
Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python

I nostri nuovi intervalli degli assi

Grafico a barre semplice con intervallo ridotto specifico

Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python

Problemi di scala dei dati

Cosa succede quando alcuni punti dati sono molto più grandi di altri?

  • Top 10 paesi per numero di miliardari

Tabella del numero di miliardari per paese

Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python

Il nostro problema di scala

 

fig = px.bar(billionaire_data, 
            x="Country", 
            y="Number Billionaires")
fig.show()

Grafico a barre di base del numero di miliardari

Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python

La scala logaritmica

  • Utile per dati con grandi differenze di valore

Esempio di grafico log

  • Ogni tacca vale 10 volte la precedente (10, 100, 1000, ecc.)
Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python

Usare la scala log con i nostri dati

$$

  • Plotly ha gli argomenti log_y e log_x
fig = px.bar(billionaire_data, 
            x="Country", 
            y="Number Billionaires",
            log_y=True)

fig.show()

$$

Grafico a barre in scala log dei miliardari

Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python

Scala log: una nota di cautela

💡 Considera sempre il pubblico quando scegli come visualizzare i dati

Presentare un grafico al pubblico

Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python

Passons à la pratique !

Introduzione alla Data Visualization con Plotly in Python

Preparing Video For Download...