Как показать легенду на диаграмме рассеяния с одной трассой с помощью сюжетного выражения?
При работе с Plotly Express, мощной библиотекой Python, важно понимать, как эффективно включать легенду в диаграммы рассеяния с одной трассой. Эта статья представляет собой подробное руководство, шаг за шагом объясняющее, как создавать визуально привлекательные диаграммы рассеяния с помощью Plotly Express.
От загрузки данных и их очистки до анализа и визуализации данных — читатели узнают, как с легкостью демонстрировать категориальные группы, обеспечивая четкую интерпретацию и понимание построенных точек данных.
Как отобразить легенду на диаграмме рассеяния с одной трассой с помощью Plotly express?
Чтобы отобразить легенду на диаграмме рассеяния с одной трассой с помощью Plotly Express, нам нужно установить для параметра showlegend значение True в методе update_layout(). Легенда играет решающую роль в передаче информации о различных категориях или группах, представленных в сюжете цветами. Он предоставляет зрителям визуальное руководство, позволяющее легко интерпретировать точки данных и понимать взаимосвязь между переменными.
Включая легенду, мы повышаем ясность и понятность нашей диаграммы рассеяния, облегчая заинтересованным сторонам выявление закономерностей или тенденций. Независимо от того, анализируем ли мы данные, представляем результаты или исследуем корреляции, легенда добавляет дополнительный уровень информации, которая помогает интерпретировать и передавать идеи сюжета.
Чтобы отобразить легенду на диаграмме рассеяния с одной трассой с помощью Plotly Express, выполните следующие действия:
-
Импортируйте необходимые библиотеки –
import plotly.express as px
Загрузите свои данные или используйте встроенный набор данных. Например, давайте загрузим набор данных радужной оболочки глаза —
data = px.data.iris()
Создайте диаграмму рассеяния с помощью функции px.scatter() и укажите необходимые параметры, включая набор данных, переменные x и y и переменную цвета –
fig = px.scatter(data_frame=data, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species')
Обновите макет рисунка, чтобы отобразить легенду —
fig.update_layout(showlegend=True)
Отобразить диаграмму рассеяния —
fig.show()
Установив для параметра showlegend значение True в методе update_layout(), вы указываете Plotly Express отображать легенду на диаграмме рассеяния.
Ниже приведен пример программы, использующей набор данных радужной оболочки глаза, выполнив описанные выше шаги:
Пример
import pandas as pd
import plotly.express as px
# Load the built-in iris dataset
data = px.data.iris()
# Data processing and cleaning
# Filter out any rows with missing values
data = data.dropna()
# Data analysis
# Calculate the average sepal width for each species
average_width = data.groupby('species')['sepal_width'].mean()
# Data visualization
# Create a scatterplot using Plotly Express
fig = px.scatter(data_frame=data, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species')
# Show the legend
fig.update_layout(showlegend=True)
# Display the plot
fig.show()
# Print the average sepal width for each species
print("Average Sepal Width:")
print(average_width)
Выход
Average Sepal Width:
species
setosa 3.418
versicolor 2.770
virginica 2.974
Name: sepal_width, dtype: float64
Здесь, в приведенной выше программе, мы вычисляем среднюю ширину чашелистика для каждого вида, группируя данные по столбцу «виды» и вычисляя среднее значение столбца «sepal_width», используя функции groupby() иmean().
Переходя к визуализации данных, мы создаем диаграмму рассеяния с помощью функции px.scatter(). Мы указываем набор данных (data_frame=data), переменные x и y (x='sepal_width' и y='sepal_length') и переменную цвета (color='species'). Это создаст диаграмму рассеяния с разными цветами, обозначающими разные виды.
Чтобы отобразить легенду на графике, мы используем метод update_layout() объекта рисунка (рис.). Мы устанавливаем для параметра showlegend значение True, указывая, что мы хотим отображать легенду.
Заключение
В заключение, овладение искусством отображения легенд на диаграммах рассеяния с одной трассой с помощью Plotly Express является ценным навыком для энтузиастов визуализации данных. Следуя шагам, описанным в этой статье, читатели смогут эффективно включать легенды в свои диаграммы рассеяния, повышая ясность и облегчая интерпретацию данных.
Легенда служит визуальным ориентиром, позволяя зрителям легко идентифицировать и понимать категориальные группы, представленные в сюжете цветами. Благодаря Plotly Express и хорошо продуманной легенде аналитики данных могут точно представлять аналитические данные и предоставлять заинтересованным сторонам возможность принимать обоснованные решения на основе построенных данных.