編輯圖軸

Python 的 Plotly 資料視覺化入門

Alex Scriven

Data Scientist

我們的資料集

$$

  • 企鵝彙總資料集：
spec av_flip_length
Adelie 189.953642
Chinstrap 195.823529
Gentoo 217.186992

 

  • 🚫 spec 和 av_flip_length 欄位
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預設軸標題

$$

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

 

依物種顯示企鵝翼長的簡單長條圖

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編輯軸標題

  • plotly 的「捷徑」函式：
fig.update_xaxes(title_text="Species")
fig.update_yaxes(title_text="Average Flipper Length")

$$

  • 用 update_layout() 實作
fig.update_layout(dict(
    xaxis=dict(title=dict(text="Species")),
    yaxis=dict(title=dict(text="Average Flipper Length"))
))
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清理圖表外觀

更新軸標題的簡單長條圖

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該用哪種方法？

 

  • ⭐ 基本更新用「捷徑」方法

$$

  • ⭐⭐ 需要更多控制時用 update_layout()：
    • 可調字型大小、樣式、顏色、角度

$$

$$

更多請見 Plotly 文件

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編輯軸範圍

更新軸標題的簡單長條圖

  • 將 y 軸設為從 150 到最大值（再留一點緩衝）
fig.update_layout(dict(
    yaxis=dict(range=[150, penguin_flippers["av_flip_length"].max() + 30]
    )))
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新的軸範圍

設定較短範圍的簡單長條圖

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資料尺度問題

當部分資料點比其他點大「很多」時會怎樣？

  • 以億萬富翁人數排名的前 10 個國家

各國億萬富翁人數表

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我們的尺度問題

 

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

億萬富翁人數的基本長條圖

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對數尺度

  • 用於繪製差異很大的數值

對數刻度範例

  • 每個刻度是前一個的 10 倍（10、100、1000 等）
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在資料上使用對數尺度

$$

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

fig.show()

$$

對數尺度的億萬富翁長條圖

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對數尺度：使用提醒

💡 視覺化方式要以受眾為先

向觀眾展示圖表

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一起來練習吧！

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