Diagrama de dispersión en Plotly usando la clase graph_objects

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

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 método scatter() de la clase graph_objects produce una traza de dispersión. El modo de la propiedad decide la apariencia de los puntos de datos.

Sintaxis:plotly.graph_objects.Scatter(arg=Ninguno, cliponaxis=Ninguno, connectgaps=Ninguno, customdata=Ninguno, customdatasrc=Ninguno, dx=Ninguno, dy=Ninguno, error_x=Ninguno, error_y=Ninguno, fill=Ninguno, fillcolor=Ninguno, groupnorm=Ninguno, hoverinfo=Ninguno, hoverinfosrc=Ninguno, hoverlabel=Ninguno, hoveron=Ninguno, hovertemplate=Ninguno, hovertemplatesrc=Ninguno, hovertext=Ninguno, hovertextsrc=Ninguno, ids=Ninguno, idssrc=Ninguno, legendgroup=Ninguno, line= Ninguno, marcador=Ninguno, meta=Ninguno, metasrc=Ninguno, modo=Ninguno, nombre=Ninguno, opacidad=Ninguno, orientación=Ninguno, r=Ninguno, rsrc=Ninguno, seleccionado=Ninguno, puntos seleccionados=Ninguno, showlegend=Ninguno, stackgaps=Ninguno, stackgroup=Ninguno, stream=Ninguno, t=Ninguno, text=Ninguno, textfont=Ninguno, textposition=Ninguno, textpositionsrc=Ninguno, textsrc=Ninguno, texttemplate=Ninguno, texttemplatesrc=Ninguno, tsrc=Ninguno, uid= Ninguno, uirevision=Ninguno, no seleccionado=Ninguno, visible=Ninguno, x=Ninguno, x0=Ninguno, xaxis=Ninguno, xcalendar=Ninguno, xsrc=Ninguno,y=Ninguno, y0=Ninguno, yaxis=Ninguno, ycalendar=Ninguno, ysrc=Ninguno, **kwargs)

Parámetros:

Ejemplo:

import plotly.graph_objects as px
import numpy as np
 
 
# creating random data through randomint
# function of numpy.random
np.random.seed(42)
 
random_x= np.random.randint(1,101,100)
random_y= np.random.randint(1,101,100)
 
plot = px.Figure(data=[px.Scatter(
    x = random_x,
    y = random_y,
    mode = 'markers',)
])
                  
plot.show()

Producción:

Presentación de dispersión con una dimensión de color

La escala de color se puede mostrar utilizando el parámetro showscale. Este parámetro toma un valor booleano. Si el valor es verdadero, la escala se muestra, de lo contrario, no.

Ejemplo:

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
  
n = 10000
plot = go.Figure(data=[go.Scatter(
    x = np.random.randn(n),
    mode = 'markers',
    marker=dict(
        color=np.random.randn(n),
        colorscale='Viridis',
        showscale=True
    )
)
])
                  
plot.show()

Producción:

Dar estilo a los diagramas de dispersión

En el diagrama de dispersión se puede diseñar usando argumentos de palabras clave, veamos los ejemplos que se dan a continuación:

Ejemplo 1: Cambiar el color del gráfico

import plotly.graph_objects as px
import numpy as np
 
 
# creating random data through randomint
# function of numpy.random
np.random.seed(42)
 
random_x= np.random.randint(1,101,100)
random_y= np.random.randint(1,101,100)
 
plot = px.Figure(data=[px.Scatter(
    x = random_x,
    y = random_y,
    mode = 'markers',
    marker_color='rgba(199, 10, 165, .9)')
])
                  
plot.show()

Producción:

Ejemplo 2: uso del conjunto de datos de sugerencias

import plotly.graph_objects as px
import plotly.express as go
import numpy as np
 
df = go.data.tips()
 
x = df['total_bill']
y = df['day']
 
plot = px.Figure(data=[px.Scatter(
    x = x,
    y = y,
    mode = 'markers',
    marker_color='rgba(199, 10, 165, .9)')
])
            
plot.update_traces(mode='markers', marker_size=10)
       
plot.show()

Producción:

Gráficos de dispersión de burbujas

El diagrama de dispersión de burbujas se puede crear utilizando el tamaño del marcador. El tamaño y el color del marcador se utilizan para controlar el tamaño total del marcador. El tamaño del marcador ayuda a mantener el color dentro de la burbuja en el gráfico.

Ejemplo:

import plotly.graph_objects as px
import numpy as np
  
 
# creating random data through randomint
# function of numpy.random
np.random.seed(42)
  
random_x= np.random.randint(1,101,100)
random_y= np.random.randint(1,101,100)
  
plot = px.Figure(data=[px.Scatter(
    x = random_x,
    y = random_y,
    mode = 'markers',
    marker_size = [115, 20, 30])
])
                   
plot.show()

Producción: