Plotly es una biblioteca de Python que se utiliza para diseñar gráficos, especialmente gráficos interactivos. Puede trazar varios gráficos y cuadros como histograma, diagrama de barras, diagrama de caja, diagrama de dispersión y muchos más. Se utiliza principalmente en el análisis de datos, así como en el análisis financiero. plotly es una biblioteca de visualización interactiva.
Diagrama de dispersión usando la clase graph_objects
Si plotly express no proporciona un buen punto de partida, entonces es posible usar la clase go.Scatter3D de plotly.graph_objects. Los diagramas de dispersión son aquellos gráficos en los que los puntos de datos se representan horizontalmente y en el eje vertical para mostrar cómo una variable afecta a otra variable. El modo de la propiedad decide la apariencia de los puntos de datos.
Sintaxis: plotly.graph_objects.Scatter3d(arg=Ninguno, connectgaps=Ninguno, customdata=Ninguno, customdatasrc=Ninguno, error_x=Ninguno, error_y=Ninguno, error_z=Ninguno, hoverinfo=Ninguno, hoverinfosrc=Ninguno, hoverlabel=Ninguno, hovertemplate= Ninguno, hovertemplatesrc=Ninguno, hovertext=Ninguno, hovertextsrc=Ninguno, ids=Ninguno, idssrc=Ninguno, legendgroup=Ninguno, line=Ninguno, marker=Ninguno, meta=Ninguno, metasrc=Ninguno, mode=Ninguno, name=Ninguno, opacity=Ninguno, proyección=Ninguno, escena=Ninguno, showlegend=Ninguno, stream=Ninguno, surfaceaxis=Ninguno, surfacecolor=Ninguno, text=Ninguno, textfont=Ninguno, textposition=Ninguno, textpositionsrc=Ninguno, textsrc=Ninguno, texttemplate= Ninguno, texttemplatesrc=Ninguno, uid=Ninguno, uirevision=Ninguno, visible=Ninguno, x=Ninguno, xcalendar=Ninguno, xsrc=Ninguno, y=Ninguno, ycalendar=Ninguno, ysrc=Ninguno, z=Ninguno, zcalendar=Ninguno, zsrc=Ninguno, **kwargs)
Parámetros:
x – Establece las coordenadas x.
y : establece las coordenadas y.
z : establece las coordenadas z.
modo : determina el modo de dibujo para este trazo de dispersión.
Ejemplo 1:
Python3
import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go df = px.data.tips() fig = go.Figure(data =[go.Scatter3d(x = df['total_bill'], y = df['time'], z = df['tip'], mode ='markers')]) fig.show()
Producción:
Ejemplo 2:
Python3
import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go df = px.data.iris() fig = go.Figure(data =[go.Scatter3d(x = df['sepal_width'], y = df['sepal_length'], z = df['petal_length'], mode ='markers')]) fig.show()
Producción:
Presentación de diagrama de dispersión 3D con escala de color y estilo de marcador
En la gráfica, la escala de color y el estilo de marcador son una forma de representar los datos de manera más efectiva y hacen que los datos sean más comprensibles.
Ejemplo 1:
Python3
import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go df = px.data.iris() fig = go.Figure(data =[go.Scatter3d(x = df['sepal_width'], y = df['sepal_length'], z = df['petal_length'], mode ='markers', marker = dict( size = 12, color = df['petal_width'], colorscale ='Viridis', opacity = 0.8 ) )]) fig.show()
Producción:
Ejemplo 2:
Python3
import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go df = px.data.tips() fig = go.Figure(data =[go.Scatter3d(x = df['total_bill'], y = df['time'], z = df['day'], mode ='markers', marker = dict( color = df['tip'], colorscale ='Viridis', opacity = 0.5 ) )]) fig.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nishantsundriyal98 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA