Editarea axelor graficului

Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Alex Scriven

Data Scientist

Setul nostru de date

$$

  • Un set de date agregate pentru pinguini:
spec av_flip_length
Adelie 189.953642
Chinstrap 195.823529
Gentoo 217.186992

 

  • 🚫 Coloanele spec și av_flip_length
Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Titlurile implicite ale axelor

$$

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

 

Diagramă simplă cu dimensiunea înotătoarelor de pinguin pe specii

Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Editarea titlurilor axelor

  • Funcțiile „shortcut" din plotly:
fig.update_xaxes(title_text="Species")
fig.update_yaxes(title_text="Average Flipper Length")

$$

  • Implementare cu update_layout()
fig.update_layout(dict(
    xaxis=dict(title=dict(text="Species")),
    yaxis=dict(title=dict(text="Average Flipper Length"))
))
Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Îmbunătățirea graficului nostru

Diagramă simplă cu titlurile axelor actualizate

Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Ce metodă să utilizați?

 

  • ⭐ Utilizați metodele „shortcut" pentru actualizări de bază

$$

  • ⭐⭐ Utilizați metoda update_layout() pentru mai mult control:
    • Permite ajustarea dimensiunii, stilului, culorii și unghiului fontului

$$

$$

Consultați documentația Plotly pentru mai multe detalii

Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Editarea intervalelor axelor

Diagramă simplă cu titlurile axelor actualizate

  • Setarea axei y de la 150 la valoarea maximă (cu o marjă mică)
fig.update_layout(dict(
    yaxis=dict(range=[150, penguin_flippers["av_flip_length"].max() + 30]
    )))
Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Noile intervale ale axelor

Diagramă simplă cu interval scurtat specific

Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Probleme de scară a datelor

Ce se întâmplă când unele puncte de date sunt mult mai mari decât altele?

  • Top 10 țări după numărul de miliardari

Tabel cu numărul de miliardari pe țară

Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Problema noastră de scară

 

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

Diagramă de bare de bază cu numărul de miliardari

Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Scara logaritmică

  • Utilizat pentru date cu diferențe mari de valori

Exemplu de grafic logaritmic

  • Fiecare gradație este de zece ori mai mare decât precedenta (10, 100, 1000 etc.)
Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Utilizarea scării logaritmice cu datele noastre

$$

  • Plotly oferă argumentele log_y și log_x
fig = px.bar(billionaire_data, 
            x="Country", 
            y="Number Billionaires",
            log_y=True)

fig.show()

$$

Diagramă de bare cu scară logaritmică pentru datele despre miliardari

Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Scara logaritmică: un avertisment

💡 Luați întotdeauna în considerare publicul atunci când alegeți cum să vizualizați datele

Prezentarea unui grafic publicului

Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Să exersăm!

Introducere în vizualizarea datelor cu Plotly în Python

Preparing Video For Download...