Aprenda Combinando Múltiplos Gráficos e Subplots

Quando é necessário comparar diferentes conjuntos de dados ou destacar múltiplas perspectivas dentro da mesma visualização, a combinação de gráficos utilizando subplots é uma técnica indispensável. Subplots permitem exibir vários gráficos — como scatter plots, bar charts ou line graphs — lado a lado ou empilhados em uma única figura. Essa abordagem facilita a identificação de padrões, contrastes ou correlações entre diferentes variáveis de forma rápida. Por exemplo, pode-se mostrar a distribuição de duas variáveis com um scatter plot enquanto resume suas contagens em um bar chart, tudo em uma única visualização para comparação direta.


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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))

Para construir essa figura combinada, primeiro é criado um layout de subplots utilizando make_subplots, especificando o número de linhas e colunas desejado. Neste caso, a figura possui uma linha e duas colunas, de modo que os gráficos aparecem lado a lado. O parâmetro subplot_titles rotula cada subplot para identificação rápida. Em seguida, cada tipo de gráfico é adicionado com add_trace, direcionando para uma linha e coluna específicas. O scatter plot é posicionado na primeira coluna, enquanto o bar chart é colocado na segunda coluna. Cada trace pode conter seus próprios dados e tipo de gráfico, permitindo visualizações diversas em uma mesma figura. Por fim, é possível definir um título compartilhado ou ajustar o layout conforme necessário.


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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))

Ao organizar subgráficos, certifique-se de que cada gráfico esteja claramente identificado com títulos e descrições dos eixos. Isso ajuda os visualizadores a entenderem o que cada subgráfico representa sem confusão. Sempre utilize o parâmetro subplot_titles para nomear cada gráfico e defina os rótulos dos eixos x e y usando update_xaxes e update_yaxes. Mantenha seus layouts equilibrados — evite sobrecarregar — e alinhe gráficos relacionados de forma que as comparações sejam diretas. Referenciando os exemplos anteriores, é possível observar como diferentes tipos de gráficos e uma rotulagem clara tornam suas visualizações mais informativas e acessíveis.

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Seção 1. Capítulo 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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