Redigera diagramaxlar

Introduktion till datavisualisering med Plotly i Python

Alex Scriven

Data Scientist

Vår datamängd

$$

  • En aggregerad pingvindatamängd:
spec av_flip_length
Adelie 189.953642
Chinstrap 195.823529
Gentoo 217.186992

 

  • 🚫 Kolumnerna spec och av_flip_length
Introduktion till datavisualisering med Plotly i Python

Standardtitlar på axlarna

$$

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

 

Enkelt stapeldiagram över pingvinsimfenans storlek per art

Introduktion till datavisualisering med Plotly i Python

Redigera axeltitlar

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

$$

  • Implementering med update_layout()
fig.update_layout(dict(
    xaxis=dict(title=dict(text="Species")),
    yaxis=dict(title=dict(text="Average Flipper Length"))
))
Introduktion till datavisualisering med Plotly i Python

Snyggar till diagrammet

Enkelt stapeldiagram med uppdaterade axeltitlar

Introduktion till datavisualisering med Plotly i Python

Vilken metod ska du använda?

 

  • ⭐ Använd genvägsmetoder för enkla uppdateringar

$$

  • ⭐⭐ Använd metoden update_layout() för mer kontroll:
    • Kan justera teckenstorlek, stil, färg och vinkel

$$

$$

Läs mer i Plotly-dokumentationen

Introduktion till datavisualisering med Plotly i Python

Redigera axelintervall

Enkelt stapeldiagram med uppdaterade axeltitlar

  • Sätter y-axeln från 150 till maxvärdet (med lite marginal)
fig.update_layout(dict(
    yaxis=dict(range=[150, penguin_flippers["av_flip_length"].max() + 30]
    )))
Introduktion till datavisualisering med Plotly i Python

Våra nya axelintervall

Enkelt stapeldiagram med ett specifikt, kortare intervall

Introduktion till datavisualisering med Plotly i Python

Problem med dataskalor

Vad händer när vissa datapunkter är mycket större än andra?

  • De 10 länder med flest miljardärer

Tabell över antal miljardärer per land

Introduktion till datavisualisering med Plotly i Python

Vårt skalaproblem

 

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

Enkelt stapeldiagram över antal miljardärer

Introduktion till datavisualisering med Plotly i Python

Den logaritmiska skalan

  • Används för data med stora värdeskillnader

Exempel på logaritmisk skala

  • Varje steg är tio gånger det föregående (10, 100, 1 000 osv.)
Introduktion till datavisualisering med Plotly i Python

Logaritmisk skala på vår data

$$

  • Plotly har argumenten log_y och log_x
fig = px.bar(billionaire_data, 
            x="Country", 
            y="Number Billionaires",
            log_y=True)

fig.show()

$$

Stapeldiagram med logaritmisk skala över miljardärsdata

Introduktion till datavisualisering med Plotly i Python

Logaritmisk skala: en varning

💡 Tänk alltid på målgruppen när du väljer hur du visualiserar data

Presenterar ett diagram för publiken

Introduktion till datavisualisering med Plotly i Python

Nu kör vi en övning!

Introduktion till datavisualisering med Plotly i Python

Preparing Video For Download...