编辑坐标轴

Python 中的 Plotly 数据可视化入门

Alex Scriven

Data Scientist

我们的数据集

$$

  • 聚合的企鹅数据集：
spec av_flip_length
Adelie 189.953642
Chinstrap 195.823529
Gentoo 217.186992

 

  • 🚫 spec 和 av_flip_length 列
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默认坐标轴标题

$$

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

 

按物种统计企鹅鳍长的简单条形图

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编辑轴标题

  • plotly"快捷"函数：
fig.update_xaxes(title_text="Species")
fig.update_yaxes(title_text="Average Flipper Length")

$$

  • 使用 update_layout() 的实现
fig.update_layout(dict(
    xaxis=dict(title=dict(text="Species")),
    yaxis=dict(title=dict(text="Average Flipper Length"))
))
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清理图表

更新坐标轴标题的简单条形图

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用哪种方法？

 

  • ⭐ 基本更新用"快捷"方法

$$

  • ⭐⭐ 需要更多控制用 update_layout()：
    • 可调字体大小、样式、颜色、角度

$$

$$

更多见 Plotly 文档

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编辑轴范围

更新坐标轴标题的简单条形图

  • 将 y 轴设为 150 到最大值（留少量缓冲）
fig.update_layout(dict(
    yaxis=dict(range=[150, penguin_flippers["av_flip_length"].max() + 30]
    )))
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新的轴范围

缩短特定范围的简单条形图

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数据尺度问题

当部分数据点比其他点大得多会怎样？

  • 亿万富翁数量前 10 的国家

各国亿万富翁数量表

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我们的尺度问题

 

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

亿万富翁数量的基础条形图

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对数刻度

  • 用于数值差异很大的数据

对数刻度示例

  • 每个刻度是前一个的 10 倍（10、100、1000 等）
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在数据中使用对数刻度

$$

  • Plotly 提供 log_y 与 log_x 参数
fig = px.bar(billionaire_data, 
            x="Country", 
            y="Number Billionaires",
            log_y=True)

fig.show()

$$

亿万富翁数据的对数刻度条形图

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对数刻度：提醒

💡 选择可视化方式时请始终考虑受众

向受众展示图表

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Vamos praticar!

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