Personalizzazione dei Grafici: Layout, Colori e Stili
Personalizzare i grafici è fondamentale per rendere le visualizzazioni di dati chiare, coinvolgenti e di facile interpretazione. In Plotly Express, è possibile modificare numerosi aspetti dei grafici, inclusi colori, dimensioni dei marker, titoli, etichette degli assi e layout generale. La personalizzazione aiuta il pubblico a concentrarsi sulle parti rilevanti dei dati e garantisce che i grafici siano accessibili e visivamente gradevoli. Con Plotly Express, è possibile associare colonne di dati a proprietà visive come colore e dimensione, perfezionare i layout dei grafici e applicare stili che si adattano alle esigenze della presentazione.
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))
In questo esempio di grafico a dispersione, il parametro color assegna colori diversi a ciascuna città, facilitando la distinzione dei punti dati per categoria. Il parametro size associa la colonna "Population" alle dimensioni dei marker, così le città con popolazioni maggiori appaiono come marker più grandi. L'argomento size_max imposta la dimensione massima visualizzata per i marker, evitando che un marker sovrasti il grafico. Mappando le colonne dei dati alle proprietà visive, è possibile codificare più informazioni nel grafico, aiutando gli osservatori a identificare rapidamente pattern e valori anomali.
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))
Durante la personalizzazione dei grafici, è fondamentale dare priorità alla chiarezza e all’accessibilità. Utilizzare titoli descrittivi e etichette degli assi permette agli utenti di comprendere immediatamente cosa rappresenta il grafico. Scegliere combinazioni di colori adatte anche a persone con daltonismo e assicurarsi che la dimensione dei marker non oscuri dati rilevanti. Regolare la dimensione della figura per rendere il grafico leggibile in diversi contesti, come presentazioni o report. Applicando con attenzione queste personalizzazioni, come mostrato negli esempi sopra, si ottengono visualizzazioni più informative e facilmente interpretabili da tutti.
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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))
In questo esempio di grafico a dispersione, il parametro color assegna colori diversi a ciascuna città, facilitando la distinzione dei punti dati per categoria. Il parametro size associa la colonna "Population" alle dimensioni dei marker, così le città con popolazioni maggiori appaiono come marker più grandi. L'argomento size_max imposta la dimensione massima visualizzata per i marker, evitando che un marker sovrasti il grafico. Mappando le colonne dei dati alle proprietà visive, è possibile codificare più informazioni nel grafico, aiutando gli osservatori a identificare rapidamente pattern e valori anomali.
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))
Durante la personalizzazione dei grafici, è fondamentale dare priorità alla chiarezza e all’accessibilità. Utilizzare titoli descrittivi e etichette degli assi permette agli utenti di comprendere immediatamente cosa rappresenta il grafico. Scegliere combinazioni di colori adatte anche a persone con daltonismo e assicurarsi che la dimensione dei marker non oscuri dati rilevanti. Regolare la dimensione della figura per rendere il grafico leggibile in diversi contesti, come presentazioni o report. Applicando con attenzione queste personalizzazioni, come mostrato negli esempi sopra, si ottengono visualizzazioni più informative e facilmente interpretabili da tutti.
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