Anpassning av Diagram: Layouter, Färger och Stilar
Att anpassa dina diagram är avgörande för att göra dina datavisualiseringar tydliga, engagerande och lättolkade. I Plotly Express har du flexibilitet att justera många aspekter av dina diagram, inklusive färger, markörstorlekar, titlar, axelrubriker och övergripande layout. Anpassning hjälper inte bara din publik att fokusera på de viktiga delarna av din data, utan säkerställer också att dina diagram är tillgängliga och visuellt tilltalande. Med Plotly Express kan du koppla datakolumner till visuella egenskaper som färg och storlek, finjustera diagramlayouter och tillämpa stilar som matchar dina presentationsbehov.
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 detta exempel med ett spridningsdiagram används parametern color för att tilldela olika färger till varje stad, vilket gör det enkelt att särskilja datapunkter efter kategori. Parametern size kopplar kolumnen "Population" till markörstorlekar, så städer med större befolkning visas som större markörer. Argumentet size_max anger den maximala visningsstorleken för markörerna, vilket säkerställer att ingen markör dominerar diagrammet. Genom att koppla datakolumner till visuella egenskaper kan du koda in mer information i ditt diagram, vilket hjälper betraktare att snabbt identifiera mönster och avvikare.
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))
Vid anpassning av diagram bör tydlighet och tillgänglighet alltid prioriteras. Använd beskrivande titlar och axelrubriker så att betraktaren omedelbart förstår vad diagrammet visar. Välj färgscheman som är färgblindvänliga och se till att markörstorlekar inte döljer viktiga datapunkter. Justera figurens storlek för att göra diagrammet läsbart i olika sammanhang, såsom presentationer eller rapporter. Genom att noggrant tillämpa dessa anpassningar, som visas i exemplen ovan, blir dina visualiseringar mer informativa och lättare för alla att tolka.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Fantastiskt!
Completion betyg förbättrat till 11.11Anpassning av Diagram: Layouter, Färger och Stilar
Svep för att visa menyn
Att anpassa dina diagram är avgörande för att göra dina datavisualiseringar tydliga, engagerande och lättolkade. I Plotly Express har du flexibilitet att justera många aspekter av dina diagram, inklusive färger, markörstorlekar, titlar, axelrubriker och övergripande layout. Anpassning hjälper inte bara din publik att fokusera på de viktiga delarna av din data, utan säkerställer också att dina diagram är tillgängliga och visuellt tilltalande. Med Plotly Express kan du koppla datakolumner till visuella egenskaper som färg och storlek, finjustera diagramlayouter och tillämpa stilar som matchar dina presentationsbehov.
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 detta exempel med ett spridningsdiagram används parametern color för att tilldela olika färger till varje stad, vilket gör det enkelt att särskilja datapunkter efter kategori. Parametern size kopplar kolumnen "Population" till markörstorlekar, så städer med större befolkning visas som större markörer. Argumentet size_max anger den maximala visningsstorleken för markörerna, vilket säkerställer att ingen markör dominerar diagrammet. Genom att koppla datakolumner till visuella egenskaper kan du koda in mer information i ditt diagram, vilket hjälper betraktare att snabbt identifiera mönster och avvikare.
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))
Vid anpassning av diagram bör tydlighet och tillgänglighet alltid prioriteras. Använd beskrivande titlar och axelrubriker så att betraktaren omedelbart förstår vad diagrammet visar. Välj färgscheman som är färgblindvänliga och se till att markörstorlekar inte döljer viktiga datapunkter. Justera figurens storlek för att göra diagrammet läsbart i olika sammanhang, såsom presentationer eller rapporter. Genom att noggrant tillämpa dessa anpassningar, som visas i exemplen ovan, blir dina visualiseringar mer informativa och lättare för alla att tolka.
Tack för dina kommentarer!
