Вивчайте Об'єднання Кількох Графіків і Підграфіків

Коли потрібно порівняти різні набори даних або підкреслити кілька точок зору в одній візуалізації, поєднання графіків за допомогою субграфіків є надзвичайно корисною технікою. Субграфіки дозволяють відображати кілька графіків — таких як scatter plots, bar charts або line graphs — поруч або у вигляді стека в межах однієї фігури. Такий підхід значно спрощує виявлення закономірностей, контрастів або кореляцій між різними змінними з першого погляду. Наприклад, можна показати розподіл двох змінних за допомогою scatter plot, а також підсумувати їхню кількість у bar chart, все це в одному перегляді для прямого порівняння.


              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))

Щоб створити таку комбіновану фігуру, спочатку задайте макет субграфіків, викликавши make_subplots і вказавши кількість рядків і стовпців. У цьому випадку фігура має один рядок і два стовпці, тому графіки розташовані поруч. Параметр subplot_titles підписує кожен субграфік для швидкої ідентифікації. Далі додайте кожен тип графіка за допомогою add_trace, вказуючи конкретний рядок і стовпець. Точкова діаграма розміщується у першому стовпці, а стовпчикова діаграма — у другому. Кожен графік може мати власні дані та тип, що дозволяє створювати різноманітні візуалізації в межах однієї фігури. Нарешті, можна встановити спільний заголовок або додатково налаштувати макет за потреби.


              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))

Під час розміщення підграфіків переконайтеся, що кожна діаграма чітко позначена заголовками та описами осей. Це допомагає глядачам зрозуміти, що саме відображає кожен підграфік, без плутанини. Завжди використовуйте параметр subplot_titles для іменування кожної діаграми та встановлюйте підписи осей x і y за допомогою update_xaxes і update_yaxes. Дотримуйтеся збалансованого макета — уникайте перенавантаження — і розміщуйте пов’язані діаграми так, щоб порівняння було простим. Як видно з попередніх прикладів, поєднання різних типів діаграм і чітке маркування робить ваші візуалізації більш інформативними та доступними.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 5

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Свайпніть щоб показати меню


              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))

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 5