Найкращі практики для створення зрозумілих та доступних візуалізацій
Під час створення візуалізацій даних основною метою є передача інформації максимально чітко та ефективно. Для досягнення цього необхідно дотримуватися кількох найкращих практик, які сприяють як зрозумілості, так і доступності. Основні принципи включають забезпечення високого контрасту кольорів, щоб графіки були читабельними для всіх, зокрема для людей із порушеннями кольоросприйняття; використання описових заголовків, підписів осей і легенд, щоб глядачі розуміли, що означає кожен елемент; а також мінімізацію зайвих елементів, уникаючи непотрібних сіток, надмірного тексту чи накладання об'єктів. Послідовне маркування та використання доступних палітр кольорів допомагають зробити графіки привабливими та легкими для інтерпретації для всіх аудиторій.
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344import plotly.express as px import pandas as pd from IPython.display import display, HTML # Sample data data = { "Category": ["A", "B", "C", "D"], "Value": [120, 90, 60, 30] } df = pd.DataFrame(data) # Use a colorblind-friendly palette color_sequence = px.colors.qualitative.Safe fig = px.bar( df, x="Category", y="Value", color="Category", color_discrete_sequence=color_sequence, title="Well-Labeled and Colorblind-Friendly Bar Chart", labels={ "Category": "Group Category", "Value": "Measured Value" } ) # Add clear annotations fig.update_traces( text=df["Value"], textposition="outside" ) # Adjust layout for clarity fig.update_layout( xaxis_title="Group Category", yaxis_title="Measured Value", legend_title="Category", font=dict(size=14), plot_bgcolor="white" ) html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
Графік вище демонструє кілька функцій доступності. Палітра кольорів обрана з послідовності Plotly Safe, яка розроблена так, щоб бути розрізнюваною для користувачів із порушеннями кольоросприйняття. Кожна стовпчик чітко підписаний як категорією, так і її значенням, а текстові підписи розташовані поза стовпчиками для зручності читання. Графік містить описовий заголовок і чіткі підписи осей, щоб глядачі одразу розуміли, що саме відображається. Легенда використовує ті ж доступні кольори та має зрозумілий заголовок. Фон встановлено білим для максимального контрасту, а розмір шрифту збільшено для кращої читабельності.
Застосування цих найкращих практик до всіх ваших графіків Plotly гарантує, що ваші візуалізації залишатимуться доступними та ефективними незалежно від аудиторії. Під час налаштування макетів, кольорів або стилів — як у попередніх розділах — завжди обирайте палітри, дружні до людей із дальтонізмом, забезпечуйте чітке та описове маркування й уникайте зайвого перевантаження. Ці кроки допомагають вашим даним чітко та інклюзивно розповідати свою історію, роблячи ваші візуалізації цінними інструментами для комунікації та прийняття рішень.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 11.11Найкращі практики для створення зрозумілих та доступних візуалізацій
Свайпніть щоб показати меню
Під час створення візуалізацій даних основною метою є передача інформації максимально чітко та ефективно. Для досягнення цього необхідно дотримуватися кількох найкращих практик, які сприяють як зрозумілості, так і доступності. Основні принципи включають забезпечення високого контрасту кольорів, щоб графіки були читабельними для всіх, зокрема для людей із порушеннями кольоросприйняття; використання описових заголовків, підписів осей і легенд, щоб глядачі розуміли, що означає кожен елемент; а також мінімізацію зайвих елементів, уникаючи непотрібних сіток, надмірного тексту чи накладання об'єктів. Послідовне маркування та використання доступних палітр кольорів допомагають зробити графіки привабливими та легкими для інтерпретації для всіх аудиторій.
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344import plotly.express as px import pandas as pd from IPython.display import display, HTML # Sample data data = { "Category": ["A", "B", "C", "D"], "Value": [120, 90, 60, 30] } df = pd.DataFrame(data) # Use a colorblind-friendly palette color_sequence = px.colors.qualitative.Safe fig = px.bar( df, x="Category", y="Value", color="Category", color_discrete_sequence=color_sequence, title="Well-Labeled and Colorblind-Friendly Bar Chart", labels={ "Category": "Group Category", "Value": "Measured Value" } ) # Add clear annotations fig.update_traces( text=df["Value"], textposition="outside" ) # Adjust layout for clarity fig.update_layout( xaxis_title="Group Category", yaxis_title="Measured Value", legend_title="Category", font=dict(size=14), plot_bgcolor="white" ) html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
Графік вище демонструє кілька функцій доступності. Палітра кольорів обрана з послідовності Plotly Safe, яка розроблена так, щоб бути розрізнюваною для користувачів із порушеннями кольоросприйняття. Кожна стовпчик чітко підписаний як категорією, так і її значенням, а текстові підписи розташовані поза стовпчиками для зручності читання. Графік містить описовий заголовок і чіткі підписи осей, щоб глядачі одразу розуміли, що саме відображається. Легенда використовує ті ж доступні кольори та має зрозумілий заголовок. Фон встановлено білим для максимального контрасту, а розмір шрифту збільшено для кращої читабельності.
Застосування цих найкращих практик до всіх ваших графіків Plotly гарантує, що ваші візуалізації залишатимуться доступними та ефективними незалежно від аудиторії. Під час налаштування макетів, кольорів або стилів — як у попередніх розділах — завжди обирайте палітри, дружні до людей із дальтонізмом, забезпечуйте чітке та описове маркування й уникайте зайвого перевантаження. Ці кроки допомагають вашим даним чітко та інклюзивно розповідати свою історію, роблячи ваші візуалізації цінними інструментами для комунікації та прийняття рішень.
Дякуємо за ваш відгук!
