Поиск по сайту:

Как вручную добавить цвет легенды и размер шрифта легенды на графике в Python?


В этом руководстве объясняется, как вручную добавить размер и цвет текста легенды на фигуру Plotly с помощью Python. К концу этого руководства вы сможете создавать интерактивные графики и диаграммы с помощью мощного пакета визуализации данных Python Plotly. Развитие сюжета должно включать легенду, помогающую зрителям воспринять информацию. Однако не все ситуации будут учтены настройками легенды Plotly по умолчанию. В этой статье будет обсуждаться, как вручную применить цвета легенды и размеры шрифта к фигуре Plotly в Python.

Синтаксис

Метод update_layout() Plotly и параметры legend_font_color и legend_font_size можно использовать для ручного добавления цвета и размера шрифта легенды. Иллюстрация синтаксиса приведена ниже —

fig = px.scatter(df, x="x", y="y", size=None, color=None, hover_name=None, title='My title')

# Set legend color
fig.update_layout(legend_font_color=None)

# Set font size
fig.update_layout(legend_font_size=None)

Данный код создает диаграмму рассеяния, используя библиотеку Plotly Express с данными x и y из DataFrame 'df' pandas. На точечной диаграмме нет информации о размере или цвете, а информация о наведении не отображается. Заголовок сюжета установлен на «Мой заголовок».

Объект 'fig', созданный функцией px.scatter(), затем обновляется с помощью метода fig.update_layout() для изменения макета графика. Для параметра Legend_font_color установлено значение Нет. Аналогично, для параметра legend_font_size установлено значение None.

Пример

В этом примере мы создали собственный фрейм данных, определив словарь данных, содержащий три ключа: «Оценка экзамена 1», «Оценка экзамена 2» и «Пол». Этим ключам присваиваются случайные целые и строковые значения с помощью NumPy. Затем мы использовали метод pd.DataFrame() для создания DataFrame из словаря данных.

Затем метод px.scatter() используется для создания диаграммы рассеяния. Столбцы «Оценка экзамена 1» и «Оценка экзамена 2» из DataFrame используются в качестве осей X и Y соответственно. Столбец «Пол» используется для цветового кодирования маркеров на графике с помощью параметра цвета. Словарь color_discrete_map используется для сопоставления значений «Мужской» и «Женский» в столбце «Пол» с синим и розовым цветами соответственно. Затем мы установили заголовок графика «Результаты экзаменов по полу».

Наконец, метод fig.update_layout() используется для настройки легенды графика. Для параметра legend_font_color установлено значение «=red», чтобы изменить цвет текста легенды, а для параметра legend_font_size установлено значение 14, чтобы увеличить размер шрифта текста легенды. .

Затем график отображается с помощью метода fig.show().

import plotly.express as px
import pandas as pd
import numpy as np

# create a sample dataset
data = {'Exam 1 Score': np.random.randint(50, 101, 50),
        'Exam 2 Score': np.random.randint(50, 101, 50),
        'Gender': np.random.choice(['Male', 'Female'], 50)}
df = pd.DataFrame(data)

# create a scatter plot with colored markers
fig = px.scatter(df, x='Exam 1 Score', y='Exam 2 Score', color='Gender', color_discrete_map={'Male': 'blue', 'Female': 'pink'}, title='Exam Scores by Gender')

# Set legend color to black
fig.update_layout(legend_font_color='red')

# Set legend font size to 14
fig.update_layout(legend_font_size=14)

# display the plot
fig.show()

Выход

Пример

В этом примере мы начинаем с использования функции px.data.tips(), чтобы сначала загрузить набор данных подсказок в DataFrame Pandas. Это позволяет нам работать с данными и создавать визуализации, используя данные, представленные в наборе данных.

Для создания точечной диаграммы используется функция px.scatter() из Plotly Express, а столбцы «total_bill» и «tip» из набора данных указываются как оси x и y графика. . Столбец «размер» указывается как размер маркеров, а столбец «цвет» указывается как переменная, используемая для окраски маркеров в зависимости от пола человека, оплачивающего счет. Заголовок графика установлен на «Данные подсказок».

После создания графика метод update_layout() используется для настройки макета графика. В частности, для параметра legend_font_color установлено значение «зеленый», а для параметра legend_font_size установлено значение 14. Эти параметры управляют цветом и размером шрифта легенды, которая появляется на сценарий.

Наконец, график отображается с помощью функции show() из Plotly. Полученный график отображает взаимосвязь между общей суммой счета и суммой чаевых для клиентов в ресторане с маркерами, размер которых определяется другой переменной, а цвет — в зависимости от пола человека, оплачивающего счет. Цвет шрифта легенды установлен на зеленый, а размер шрифта установлен на 14 для улучшения читаемости.

import plotly.express as px

# load tips dataset
df = px.data.tips()

# create a scatter plot with size-scaled markers
fig = px.scatter(df, x='total_bill', y='tip', size='size', color='sex', title='Tips Data')

# customize plot layout
fig.update_layout(legend_font_color='green', legend_font_size=14)

# display the plot
fig.show()

Выход

Заключение

В результате мы научились вручную добавлять цвет и размер шрифта легенды к фигуре, построенной на Python. Включение сказки в графику Plotly является важным компонентом визуализации данных. Если в некоторых обстоятельствах настроек по умолчанию недостаточно, возможно, потребуется вручную настроить цвет легенды и размер текста. Метод update_layout() можно использовать для установки аргументов Legend_font_color и Legend_font_size. Следуя примерам, представленным в этом руководстве, пользователи могут изменять свои графики Plotly в соответствии со своими потребностями и повышать четкость своих визуализаций.

Статьи по данной тематике: