Lære Kombinere Flere Diagrammer og Delplott

Når du ønsker å sammenligne ulike datasett eller fremheve flere perspektiver i samme visualisering, er det uvurderlig å kombinere diagrammer ved hjelp av delplott. Delplott lar deg vise flere diagrammer — som scatter plots, bar charts eller line graphs — side om side eller stablet i én enkelt figur. Denne tilnærmingen gjør det langt enklere å oppdage mønstre, kontraster eller korrelasjoner mellom ulike variabler ved første øyekast. For eksempel kan du vise fordelingen av to variabler med et scatter plot samtidig som du oppsummerer antallene deres i et bar chart, alt i én visning for direkte sammenligning.


              1234567891011121314151617181920212223
            
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))

For å bygge denne kombinerte figuren oppretter du først et delplott-oppsett ved å kalle make_subplots, hvor du angir ønsket antall rader og kolonner. I dette tilfellet har figuren én rad og to kolonner, slik at diagrammene vises side om side. Parameteren subplot_titles gir hvert delplott en etikett for rask identifikasjon. Deretter legger du til hver diagramtype med add_trace, og angir hvilken rad og kolonne de skal plasseres i. Scatter-plottet plasseres i første kolonne, mens stolpediagrammet plasseres i andre kolonne. Hver trace kan ha egne data og diagramtype, noe som gir rom for varierte visualiseringer i samme figur. Til slutt kan du sette en felles tittel eller justere oppsettet ytterligere etter behov.


              1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738
            
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))

Når du organiserer delplott, må du sørge for at hvert diagram er tydelig merket med titler og aksebeskrivelser. Dette hjelper seerne å forstå hva hvert delplott representerer uten forvirring. Bruk alltid parameteren subplot_titles for å navngi hvert diagram, og angi aksetitler for både x- og y-aksen ved hjelp av update_xaxes og update_yaxes. Hold oppsettet balansert — unngå overfylte diagrammer — og plasser relaterte diagrammer slik at sammenligninger blir enkle. Med referanse til de tidligere eksemplene kan du se hvordan ulike diagramtyper og tydelig merking gjør visualiseringene dine mer informative og tilgjengelige.

Alt var klart?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 1. Kapittel 5

Spør AI

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

Sveip for å vise menyen


              1234567891011121314151617181920212223
            
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))


              1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738
            
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))

Alt var klart?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 1. Kapittel 5