कई प्लॉट्स को लेयर करना

Python में Plotly के साथ Data Visualization परिचय

Alex Scriven

Data Scientist

प्लॉट लेयरिंग क्या है?

एक ही प्लॉट में कई प्लॉट ओवरले करें

GDP layered plot

अलग ग्रिड पोजिशन नहीं
add_trace() का उपयोग करें

अलग ग्रिड पोजिशन नहीं
add_trace() का उपयोग करें

प्लॉट्स को लेयर क्यों करें?

ज्यादा कस्टमाइज़ेशन तक पहुँच
- उदाहरण: कई लाइन ग्राफ्स की लेयरिंग

पूरक प्लॉट टाइप्स दिखाना

ध्यान केंद्रित करने के लिए अलग प्लॉट टाइप्स उपयोग करें

डेटा की नज़दीकी तुलना

बार + लाइन लेयर्ड प्लॉट

एक ही व्यू में सटीक वैल्यूज़ और ओवरऑल ट्रेंड की तुलना संभव

Layered plot example

GDP ग्रोथ लेयर्ड प्लॉट

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()

GDP layered plot

और प्लॉट जोड़ना

# वही bar_fig, line_fig कोड करें
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()

GDP layered plot

बाद में और प्लॉट जोड़ना

# 2 फिगर्स से बनाएँ
layered_fig = Figure(data=[*bar_fig.data, *line_fig.data])

# आखिरी लाइन जोड़ें
layered_fig.add_trace(line_fig2.data[0])

अभ्यास करते हैं!

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