Diagrama de dispersión 3D usando Plotly en Python

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 3D en Plotly

Se puede usar un diagrama de dispersión con varias agrupaciones semánticas que pueden ayudar a comprender bien un gráfico. Pueden trazar gráficos bidimensionales que se pueden mejorar asignando hasta tres variables adicionales mientras usan la semántica de los parámetros de tono, tamaño y estilo. Todos los parámetros controlan la semántica visual que se utilizan para identificar los diferentes subconjuntos. El uso de semántica redundante puede ser útil para hacer que los gráficos sean más accesibles. Se puede crear usando la función scatter_3d de la clase plotly.express.

Sintaxis: plotly.express.scatter_3d(data_frame=Ninguno, x=Ninguno, y=Ninguno, z=Ninguno, color=Ninguno, symbol=Ninguno, size=Ninguno, text=Ninguno, hover_name=Ninguno, hover_data=Ninguno, custom_data= Ninguno, error_x=Ninguno, error_x_minus=Ninguno, error_y=Ninguno, error_y_minus=Ninguno, error_z=Ninguno, error_z_minus=Ninguno, animation_frame=Ninguno, animation_group=Ninguno, category_orders={}, label={}, size_max=Ninguno, color_discrete_sequence= Ninguno, color_discrete_map={}, color_continuous_scale=Ninguno, range_color=Ninguno, color_continuous_midpoint=Ninguno, symbol_sequence=Ninguno, symbol_map={}, opacity=Ninguno, log_x=False, log_y=False, log_z=False, range_x=Ninguno, range_y= Ninguno, rango_z=Ninguno, título=Ninguno, plantilla=Ninguno, ancho=Ninguno, alto=Ninguno)

Parámetros:

data_frame ( DataFrame o similar a una array o dict ): este argumento debe pasarse para que se utilicen los nombres de las columnas (y no los nombres de las palabras clave). 

x (str o int o Series o array-like ): ya sea un nombre de una columna en data_frame, o un objeto pandas Series o array_like. 

y (str o int o Series o array-like ): ya sea el nombre de una columna en data_frame, o un objeto pandas Series o array_like.

color ( str o int o Series o array-like ): ya sea el nombre de una columna en data_frame, o un objeto pandas Series o array_like. Los valores de esta columna o array_like se utilizan para asignar color a las marcas.

Ejemplo 1: Usar el conjunto de datos de Iris

import plotly.express as px
  
df = px.data.iris()
  
fig = px.scatter_3d(df, x = 'sepal_width', 
                    y = 'sepal_length', 
                    z = 'petal_width',
                    color = 'species')
  
fig.show()

Producción:

Ejemplo 2: uso del conjunto de datos de consejos

import plotly.express as px
  
df = px.data.tips()
  
fig = px.scatter_3d(df, x = 'total_bill', 
                    y = 'day', z = 'time',
                    color = 'sex')
  
fig.show()

Producción:

Personalización del diagrama de dispersión 3D

En Plotly, a través de los parámetros de px.scatter_3d, es posible personalizar el estilo de la figura para alguna opción.

Ejemplo 1: uso del conjunto de datos Iris.

import plotly.express as px
  
df = px.data.iris()
  
fig = px.scatter_3d(df, x = 'sepal_width', 
                    y = 'sepal_length', 
                    z = 'petal_width',
                    color = 'species', 
                    size='petal_length',
                    size_max = 20, 
                    opacity = 0.5)
  
fig.show()

Producción:

Ejemplo 2: uso del conjunto de datos de consejos

import plotly.express as px
  
df = px.data.tips()
  
fig = px.scatter_3d(df, x = 'total_bill', 
                    y = 'day', 
                    z = 'time',
                    color = 'sex', 
                    size='tip',
                    size_max = 20,
                    opacity = 0.7)
  
fig.show()

Producción: