Edytowanie osi wykresu

Wprowadzenie do wizualizacji danych z Plotly w Pythonie

Alex Scriven

Data Scientist

Nasz zbiór danych

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

Prosty wykres słupkowy długości płetw pingwinów według gatunku

fig.update_xaxes(title_text="Species")
fig.update_yaxes(title_text="Average Flipper Length")

fig.update_layout(dict(
    xaxis=dict(title=dict(text="Species")),
    yaxis=dict(title=dict(text="Average Flipper Length"))
))

Prosty wykres słupkowy z zaktualizowanymi tytułami osi

⭐⭐ Użyj metody update_layout() dla większej kontroli:
- Pozwala dostosować rozmiar, styl, kolor i kąt czcionki

Więcej informacji w dokumentacji Plotly

Prosty wykres słupkowy z zaktualizowanymi tytułami osi

fig.update_layout(dict(
    yaxis=dict(range=[150, penguin_flippers["av_flip_length"].max() + 30]
    )))

Prosty wykres słupkowy z zawężonym zakresem osi

Co się dzieje, gdy niektóre punkty danych są znacznie większe od innych?

Tabela liczby miliarderów według kraju

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

Podstawowy wykres słupkowy liczby miliarderów

Przykład wykresu logarytmicznego

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

fig.show()

Wykres słupkowy w skali logarytmicznej dla danych o miliarderach

💡 Zawsze uwzględniaj odbiorców przy wyborze sposobu wizualizacji danych

Prezentowanie wykresu odbiorcom

Wprowadzenie do wizualizacji danych z Plotly w Pythonie