¿Cómo ocultar los títulos de los ejes en la figura gráficamente expresa con facetas en Python?

En este artículo, aprenderemos cómo ocultar los títulos de los ejes en una figura gráficamente expresa con facetas en Python. 

Podemos ocultar el eje configurando el título del eje en blanco iterando a través del ciclo for . Estamos ocultando el eje solo para el eje X y el eje Y, por lo que debemos comparar esta condición en cada iteración.

Sintaxis: 

for axis in fig.layout:
   if type(fig.layout[axis]) == go.layout.YAxis:
       fig.layout[axis].title.text = ''  
   if type(fig.layout[axis]) == go.layout.XAxis:
       fig.layout[axis].title.text = ''

Ejemplo 1:

Datos de fecha vs valor

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import string
import plotly.graph_objects as go
  
# create a dataframe
cols = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
n = 50
  
df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2021-1-1', periods=n)})
  
# create data with vastly different ranges
for col in cols:
    start = np.random.choice([1, 10, 100, 1000, 100000])
    s = np.random.normal(loc=0, scale=0.01*start, size=n)
    df[col] = start + s.cumsum()
  
# melt data columns from wide to long
dfm = df.melt("Date")
  
# make the plot
fig = px.line(
    data_frame=dfm,
    x='Date',
    y='value',
    facet_col='variable',
    facet_col_wrap=6,
  
    height=500,
    width=1000,
    title='Geeksforgeeks',
    labels={
        'Date': 'Date',
        'value': 'Value',
        'variable': 'Plot no.'
    }
)
  
# hide subplot y-axis titles and x-axis titles
for axis in fig.layout:
    if type(fig.layout[axis]) == go.layout.YAxis:
        fig.layout[axis].title.text = ''
    if type(fig.layout[axis]) == go.layout.XAxis:
        fig.layout[axis].title.text = ''
  
# ensure that each chart has its own y rage and tick labels
fig.update_yaxes(matches=None, showticklabels=True, visible=True)
  
fig.show()

Producción:

Ejemplo 2:

Datos de temperatura vs ciudad

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import string
import plotly.graph_objects as go
  
# create a dataframe
cols = ['city-A', 'city-B', 'city-C', 'city-D']
n = 50
  
df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2021-6-1', periods=n)})
  
# create data with vastly different ranges
for col in cols:
    start = np.random.choice([1, 10, 100, 1000, 100000])
    s = np.random.normal(loc=0, scale=0.01*start, size=n)
    df[col] = start + s.cumsum()
  
# melt data columns from wide to long
dfm = df.melt("Date")
  
# make the plot
fig = px.line(
    data_frame=dfm,
    x='Date',
    y='value',
    facet_col='variable',
    facet_col_wrap=6,
  
    height=500,
    width=1300,
    title='Geeksforgeeks',
    labels={
        'Date': 'Date',
        'value': 'Value',
        'variable': 'CITY'
    }
)
  
# hide subplot y-axis titles and x-axis titles
for axis in fig.layout:
    if type(fig.layout[axis]) == go.layout.YAxis:
        fig.layout[axis].title.text = ''
    if type(fig.layout[axis]) == go.layout.XAxis:
        fig.layout[axis].title.text = ''
  
# ensure that each chart has its own y rage and tick labels
fig.update_yaxes(matches=None, showticklabels=True, visible=True)
  
fig.show()

Salida :