Kaavioiden Mukauttaminen: Asettelut, Värit ja Tyylit
Kaavioiden mukauttaminen on olennaista, jotta tietovisualisoinnit ovat selkeitä, kiinnostavia ja helposti tulkittavia. Plotly Expressissä voit joustavasti säätää monia kaavioiden ominaisuuksia, kuten värejä, merkkien kokoja, otsikoita, akselien nimiä ja yleistä asettelua. Mukauttaminen auttaa yleisöäsi keskittymään datasi olennaisiin osiin ja varmistaa, että kaaviot ovat saavutettavia ja visuaalisesti miellyttäviä. Plotly Expressin avulla voit liittää tietosarakkeita visuaalisiin ominaisuuksiin, kuten väriin ja kokoon, hienosäätää kaavioiden asetteluja sekä soveltaa esitystyyliisi sopivia tyylejä.
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))
Tässä hajontakaavion esimerkissä käytetään color-parametria eri kaupunkien erottamiseen väreillä, mikä helpottaa tietopisteiden tunnistamista kategorioittain. size-parametri liittää "Population"-sarakkeen merkkien kokoon, jolloin suuremman väkiluvun kaupungit näkyvät suurempina merkkeinä. size_max-argumentti määrittää merkkien enimmäiskoon, jotta mikään merkki ei hallitse kaaviota liikaa. Liittämällä tietosarakkeita visuaalisiin ominaisuuksiin voit esittää enemmän tietoa kaaviossa ja auttaa katsojia tunnistamaan nopeasti kuviot ja poikkeamat.
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))
Mukauttaessasi kaavioita aseta aina etusijalle selkeys ja saavutettavuus. Käytä kuvaavia otsikoita ja akselien nimiä, jotta katsojat ymmärtävät heti, mitä kaavio esittää. Valitse värimaailmat, jotka ovat värisokeaystävällisiä, ja varmista, etteivät merkkien koot peitä tärkeitä tietopisteitä. Säädä kuvan kokoa, jotta kaavio on luettavissa eri yhteyksissä, kuten esityksissä tai raporteissa. Soveltamalla näitä mukautuksia harkiten, kuten yllä olevissa esimerkeissä, teet visualisoinneistasi informatiivisempia ja helpommin tulkittavia kaikille.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Mahtavaa!
Completion arvosana parantunut arvoon 11.11Kaavioiden Mukauttaminen: Asettelut, Värit ja Tyylit
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Kaavioiden mukauttaminen on olennaista, jotta tietovisualisoinnit ovat selkeitä, kiinnostavia ja helposti tulkittavia. Plotly Expressissä voit joustavasti säätää monia kaavioiden ominaisuuksia, kuten värejä, merkkien kokoja, otsikoita, akselien nimiä ja yleistä asettelua. Mukauttaminen auttaa yleisöäsi keskittymään datasi olennaisiin osiin ja varmistaa, että kaaviot ovat saavutettavia ja visuaalisesti miellyttäviä. Plotly Expressin avulla voit liittää tietosarakkeita visuaalisiin ominaisuuksiin, kuten väriin ja kokoon, hienosäätää kaavioiden asetteluja sekä soveltaa esitystyyliisi sopivia tyylejä.
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))
Tässä hajontakaavion esimerkissä käytetään color-parametria eri kaupunkien erottamiseen väreillä, mikä helpottaa tietopisteiden tunnistamista kategorioittain. size-parametri liittää "Population"-sarakkeen merkkien kokoon, jolloin suuremman väkiluvun kaupungit näkyvät suurempina merkkeinä. size_max-argumentti määrittää merkkien enimmäiskoon, jotta mikään merkki ei hallitse kaaviota liikaa. Liittämällä tietosarakkeita visuaalisiin ominaisuuksiin voit esittää enemmän tietoa kaaviossa ja auttaa katsojia tunnistamaan nopeasti kuviot ja poikkeamat.
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))
Mukauttaessasi kaavioita aseta aina etusijalle selkeys ja saavutettavuus. Käytä kuvaavia otsikoita ja akselien nimiä, jotta katsojat ymmärtävät heti, mitä kaavio esittää. Valitse värimaailmat, jotka ovat värisokeaystävällisiä, ja varmista, etteivät merkkien koot peitä tärkeitä tietopisteitä. Säädä kuvan kokoa, jotta kaavio on luettavissa eri yhteyksissä, kuten esityksissä tai raporteissa. Soveltamalla näitä mukautuksia harkiten, kuten yllä olevissa esimerkeissä, teet visualisoinneistasi informatiivisempia ja helpommin tulkittavia kaikille.
Kiitos palautteestasi!
