Наложение нескольких графиков

Введение в визуализацию данных с Plotly на Python

Alex Scriven

Data Scientist

Что такое наложение графиков?

Наложение нескольких графиков в одной области

График ВВП с наложением

Без отдельных позиций в сетке
Используйте add_trace()

Без отдельных позиций в сетке
Используйте add_trace()

Зачем накладывать графики?

Расширенная настройка
- Пример: наложение нескольких линейных графиков

Отображение взаимодополняющих типов графиков

Акцентирование внимания с помощью разных типов графиков

Детальное сравнение данных

График: столбчатый + линейный

Позволяет сравнивать точные значения и общую тенденцию в одном представлении

Пример графика с наложением

График роста ВВП с наложением

from plotly.graph_objects import Figure

layered_fig = Figure()

bar_fig = px.bar(df, x='Date'
      , y='Quarterly Growth (%)')

line_fig = px.line(df, x='Date'
      , y='Rolling YTD Growth (%)'
      , color_discrete_sequence=['red'])

layered_fig = Figure(data=
   [*bar_fig.data, *line_fig.data])
layered_fig.show()

График ВВП с наложением

Добавление графиков

# Code the same bar_fig, line_fig
line_fig2 = px.line(df, x='Date'
    , y='OECD Average GDP Growth (%)'
    , color_discrete_sequence=['green'])

layered_fig = Figure(data=
   [*bar_fig.data
    , *line_fig.data, *line_fig2.data])
layered_fig.show()

График ВВП с наложением

Добавление графиков позднее

# Create with 2 figures
layered_fig = Figure(data=[*bar_fig.data, *line_fig.data])

# Add last line
layered_fig.add_trace(line_fig2.data[0])

Давайте потренируемся!

Введение в визуализацию данных с Plotly на Python