Tilpasning av diagrammer: Oppsett, farger og stiler
Tilpasning av diagrammer er avgjørende for å gjøre datavisualiseringene dine tydelige, engasjerende og enkle å tolke. I Plotly Express har du fleksibilitet til å justere mange aspekter ved diagrammene dine, inkludert farger, markørstørrelser, titler, akseetiketter og generell layout. Tilpasning hjelper ikke bare publikum med å fokusere på de viktige delene av dataene dine, men sikrer også at diagrammene dine er tilgjengelige og visuelt tiltalende. Med Plotly Express kan du knytte datakolonner til visuelle egenskaper som farge og størrelse, finjustere diagramoppsett og bruke stiler som passer til presentasjonsbehovene dine.
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))
I dette eksempelet med spredningsdiagram bruker du parameteren color for å tildele ulike farger til hver by, noe som gjør det enkelt å skille datapunkter etter kategori. Parameteren size knytter "Population"-kolonnen til markørstørrelser, slik at byer med større befolkning vises som større markører. Argumentet size_max angir maksimal visningsstørrelse for markørene, og sikrer at ingen markør dominerer diagrammet. Ved å knytte datakolonner til visuelle egenskaper kan du kode mer informasjon inn i diagrammet, noe som hjelper seerne med raskt å identifisere mønstre og avvik.
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))
Ved tilpasning av diagrammer bør klarhet og tilgjengelighet alltid prioriteres. Bruk beskrivende titler og aksetitler slik at seerne umiddelbart forstår hva diagrammet viser. Velg fargepaletter som er vennlige for fargeblinde, og sørg for at markørstørrelser ikke skjuler viktige datapunkter. Juster figurstørrelsen slik at diagrammet er lesbart i ulike sammenhenger, som presentasjoner eller rapporter. Ved å bruke slike tilpasninger, som vist i eksemplene over, gjør du visualiseringene mer informative og enklere å tolke for alle.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 11.11
Tilpasning av diagrammer: Oppsett, farger og stiler
Sveip for å vise menyen
Tilpasning av diagrammer er avgjørende for å gjøre datavisualiseringene dine tydelige, engasjerende og enkle å tolke. I Plotly Express har du fleksibilitet til å justere mange aspekter ved diagrammene dine, inkludert farger, markørstørrelser, titler, akseetiketter og generell layout. Tilpasning hjelper ikke bare publikum med å fokusere på de viktige delene av dataene dine, men sikrer også at diagrammene dine er tilgjengelige og visuelt tiltalende. Med Plotly Express kan du knytte datakolonner til visuelle egenskaper som farge og størrelse, finjustere diagramoppsett og bruke stiler som passer til presentasjonsbehovene dine.
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))
I dette eksempelet med spredningsdiagram bruker du parameteren color for å tildele ulike farger til hver by, noe som gjør det enkelt å skille datapunkter etter kategori. Parameteren size knytter "Population"-kolonnen til markørstørrelser, slik at byer med større befolkning vises som større markører. Argumentet size_max angir maksimal visningsstørrelse for markørene, og sikrer at ingen markør dominerer diagrammet. Ved å knytte datakolonner til visuelle egenskaper kan du kode mer informasjon inn i diagrammet, noe som hjelper seerne med raskt å identifisere mønstre og avvik.
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))
Ved tilpasning av diagrammer bør klarhet og tilgjengelighet alltid prioriteres. Bruk beskrivende titler og aksetitler slik at seerne umiddelbart forstår hva diagrammet viser. Velg fargepaletter som er vennlige for fargeblinde, og sørg for at markørstørrelser ikke skjuler viktige datapunkter. Juster figurstørrelsen slik at diagrammet er lesbart i ulike sammenhenger, som presentasjoner eller rapporter. Ved å bruke slike tilpasninger, som vist i eksemplene over, gjør du visualiseringene mer informative og enklere å tolke for alle.
Takk for tilbakemeldingene dine!