Impara Combinazione di Più Grafici e Sottotrame

Quando si desidera confrontare diversi dataset o evidenziare molteplici prospettive all'interno della stessa visualizzazione, combinare i grafici utilizzando i sottografi è una tecnica preziosa. I sottografi consentono di visualizzare più grafici — come scatter plots, bar charts o line graphs — affiancati o sovrapposti all'interno di una singola figura. Questo approccio facilita l'individuazione di schemi, contrasti o correlazioni tra diverse variabili a colpo d'occhio. Ad esempio, si potrebbe voler mostrare la distribuzione di due variabili con un scatter plot mentre si riassumono i loro conteggi in un bar chart, tutto in un'unica vista per un confronto diretto.


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import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots
from IPython.display import display, HTML

# Create a subplot figure with 1 row and 2 columns
fig = make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=("Scatter Plot", "Bar Chart"))

# Add a scatter plot to the first subplot
fig.add_trace(
    go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 15, 13, 17], mode="markers", name="Scatter"),
    row=1, col=1
)

# Add a bar chart to the second subplot
fig.add_trace(
    go.Bar(x=["A", "B", "C", "D"], y=[5, 7, 3, 8], name="Bar"),
    row=1, col=2
)

fig.update_layout(title_text="Multiple Charts with Subplots")

html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn")
display(HTML(html))

Per costruire questa figura combinata, si crea innanzitutto un layout di sottografi chiamando make_subplots, specificando il numero di righe e colonne desiderato. In questo caso, la figura presenta una riga e due colonne, quindi i grafici appaiono affiancati. Il parametro subplot_titles etichetta ciascun sottografo per una rapida identificazione. Successivamente, si aggiunge ciascun tipo di grafico utilizzando add_trace, indirizzando una specifica riga e colonna. Il grafico a dispersione viene posizionato nella prima colonna, mentre il grafico a barre è collocato nella seconda colonna. Ogni traccia può avere i propri dati e tipo di grafico, consentendo visualizzazioni diversificate all'interno della stessa figura. Infine, è possibile impostare un titolo condiviso o regolare ulteriormente il layout secondo necessità.


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import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots
from IPython.display import display, HTML

# Create subplots with custom titles and axis labels
fig = make_subplots(
    rows=1, cols=2,
    subplot_titles=("Age vs. Score", "Category Counts")
)

# Scatter plot with axis labels
fig.add_trace(
    go.Scatter(
        x=[18, 22, 27, 35], y=[80, 85, 90, 95],
        mode="markers",
        name="Scores"
    ),
    row=1, col=1
)
fig.update_xaxes(title_text="Age", row=1, col=1)
fig.update_yaxes(title_text="Score", row=1, col=1)

# Bar chart with axis labels
fig.add_trace(
    go.Bar(
        x=["Group A", "Group B", "Group C"],
        y=[20, 14, 23],
        name="Counts"
    ),
    row=1, col=2
)
fig.update_xaxes(title_text="Group", row=1, col=2)
fig.update_yaxes(title_text="Count", row=1, col=2)

fig.update_layout(title_text="Customized Subplot Titles and Axis Labels")

html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn")
display(HTML(html))

Quando si organizzano le sottotrame, assicurarsi che ogni grafico sia chiaramente etichettato con titoli e descrizioni degli assi. Questo aiuta gli utenti a comprendere cosa rappresenta ciascuna sottotrama senza confusione. Utilizzare sempre il parametro subplot_titles per nominare ogni grafico e impostare le etichette degli assi x e y tramite update_xaxes e update_yaxes. Mantenere i layout equilibrati — evitando il sovraffollamento — e allineare i grafici correlati in modo che i confronti siano immediati. Facendo riferimento agli esempi precedenti, si può osservare come diversi tipi di grafici e una chiara etichettatura rendano le visualizzazioni più informative e accessibili.

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Sezione 1. Capitolo 5

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import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots
from IPython.display import display, HTML

# Create a subplot figure with 1 row and 2 columns
fig = make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=("Scatter Plot", "Bar Chart"))

# Add a scatter plot to the first subplot
fig.add_trace(
    go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 15, 13, 17], mode="markers", name="Scatter"),
    row=1, col=1
)

# Add a bar chart to the second subplot
fig.add_trace(
    go.Bar(x=["A", "B", "C", "D"], y=[5, 7, 3, 8], name="Bar"),
    row=1, col=2
)

fig.update_layout(title_text="Multiple Charts with Subplots")

html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn")
display(HTML(html))


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import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots
from IPython.display import display, HTML

# Create subplots with custom titles and axis labels
fig = make_subplots(
    rows=1, cols=2,
    subplot_titles=("Age vs. Score", "Category Counts")
)

# Scatter plot with axis labels
fig.add_trace(
    go.Scatter(
        x=[18, 22, 27, 35], y=[80, 85, 90, 95],
        mode="markers",
        name="Scores"
    ),
    row=1, col=1
)
fig.update_xaxes(title_text="Age", row=1, col=1)
fig.update_yaxes(title_text="Score", row=1, col=1)

# Bar chart with axis labels
fig.add_trace(
    go.Bar(
        x=["Group A", "Group B", "Group C"],
        y=[20, 14, 23],
        name="Counts"
    ),
    row=1, col=2
)
fig.update_xaxes(title_text="Group", row=1, col=2)
fig.update_yaxes(title_text="Count", row=1, col=2)

fig.update_layout(title_text="Customized Subplot Titles and Axis Labels")

html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn")
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