Personalización de Gráficos: Diseños, Colores y Estilos
Personalizar tus gráficos es fundamental para que tus visualizaciones de datos sean claras, atractivas y fáciles de interpretar. En Plotly Express, existe la flexibilidad de ajustar numerosos aspectos de los gráficos, incluidos los colores, tamaños de los marcadores, títulos, etiquetas de los ejes y la disposición general. La personalización no solo ayuda a que la audiencia se concentre en las partes importantes de los datos, sino que también garantiza que los gráficos sean accesibles y visualmente agradables. Con Plotly Express, es posible asignar columnas de datos a propiedades visuales como color y tamaño, ajustar los diseños de los gráficos y aplicar estilos que se adapten a las necesidades de la presentación.
1234567891011121314151617181920212223import plotly.express as px import pandas as pd from IPython.display import display, HTML # Sample data df = pd.DataFrame({ "City": ["New York", "Los Angeles", "Chicago", "Houston", "Phoenix"], "Population": [8398748, 3990456, 2705994, 2325502, 1660272], "Area": [783.8, 1213.9, 589.6, 1651.1, 1340.6] }) # Scatter plot with customized marker colors and sizes fig = px.scatter( df, x="Area", y="Population", color="City", # Marker color based on city size="Population", # Marker size based on population size_max=60 # Maximum marker size ) html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
En este ejemplo de diagrama de dispersión, se utiliza el parámetro color para asignar diferentes colores a cada ciudad, facilitando la distinción de los puntos de datos por categoría. El parámetro size asigna la columna "Population" a los tamaños de los marcadores, de modo que las ciudades con mayor población aparecen como marcadores más grandes. El argumento size_max establece el tamaño máximo de visualización para los marcadores, asegurando que ninguno sobresalga excesivamente en el gráfico. Al asignar columnas de datos a propiedades visuales, se puede codificar más información en el gráfico, ayudando a los espectadores a identificar rápidamente patrones y valores atípicos.
1234567891011# Modifying the chart layout for clarity and emphasis fig.update_layout( title="City Population vs Area", xaxis_title="Area (sq km)", yaxis_title="Population", width=700, height=500 ) html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
Al personalizar tus gráficos, siempre prioriza la claridad y la accesibilidad. Utiliza títulos descriptivos y etiquetas en los ejes para que los espectadores comprendan de inmediato lo que representa el gráfico. Elige esquemas de color que sean aptos para personas con daltonismo y asegúrate de que el tamaño de los marcadores no oculte puntos de datos importantes. Ajusta el tamaño de la figura para que tu gráfico sea legible en diferentes contextos, como presentaciones o informes. Al aplicar estas personalizaciones de manera cuidadosa, como se muestra en los ejemplos anteriores, haces que tus visualizaciones sean más informativas y fáciles de interpretar para todos.
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1234567891011121314151617181920212223import plotly.express as px import pandas as pd from IPython.display import display, HTML # Sample data df = pd.DataFrame({ "City": ["New York", "Los Angeles", "Chicago", "Houston", "Phoenix"], "Population": [8398748, 3990456, 2705994, 2325502, 1660272], "Area": [783.8, 1213.9, 589.6, 1651.1, 1340.6] }) # Scatter plot with customized marker colors and sizes fig = px.scatter( df, x="Area", y="Population", color="City", # Marker color based on city size="Population", # Marker size based on population size_max=60 # Maximum marker size ) html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
En este ejemplo de diagrama de dispersión, se utiliza el parámetro color para asignar diferentes colores a cada ciudad, facilitando la distinción de los puntos de datos por categoría. El parámetro size asigna la columna "Population" a los tamaños de los marcadores, de modo que las ciudades con mayor población aparecen como marcadores más grandes. El argumento size_max establece el tamaño máximo de visualización para los marcadores, asegurando que ninguno sobresalga excesivamente en el gráfico. Al asignar columnas de datos a propiedades visuales, se puede codificar más información en el gráfico, ayudando a los espectadores a identificar rápidamente patrones y valores atípicos.
1234567891011# Modifying the chart layout for clarity and emphasis fig.update_layout( title="City Population vs Area", xaxis_title="Area (sq km)", yaxis_title="Population", width=700, height=500 ) html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
Al personalizar tus gráficos, siempre prioriza la claridad y la accesibilidad. Utiliza títulos descriptivos y etiquetas en los ejes para que los espectadores comprendan de inmediato lo que representa el gráfico. Elige esquemas de color que sean aptos para personas con daltonismo y asegúrate de que el tamaño de los marcadores no oculte puntos de datos importantes. Ajusta el tamaño de la figura para que tu gráfico sea legible en diferentes contextos, como presentaciones o informes. Al aplicar estas personalizaciones de manera cuidadosa, como se muestra en los ejemplos anteriores, haces que tus visualizaciones sean más informativas y fáciles de interpretar para todos.
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