La biblioteca Plotly de Python puede ser muy útil para la visualización de datos y la comprensión de los datos de manera simple y sencilla. Los objetos gráficos de plotly son una interfaz de alto nivel para plotear que son fáciles de usar.
plotly.express.line_ternary()
Este método se utiliza para crear un diagrama de líneas ternario. Se utiliza un diagrama de línea ternario para representar la proporción de tres variables en un triángulo equilátero.
Sintaxis: plotly.express.line_ternary(data_frame=Ninguno, a=Ninguno, b=Ninguno, c=Ninguno, color=Ninguno, line_dash=Ninguno, line_group=Ninguno, hover_name=Ninguno, hover_data=Ninguno, title=Ninguno, template= Ninguno, ancho=Ninguno, alto=Ninguno)
Parámetros:
data_frame: se debe pasar DataFrame o similar a una array o dict para los nombres de las columnas.
a, b, c: estos parámetros son el nombre de una columna en data_frame, o una serie de pandas o un objeto similar a una array. Se utilizan para colocar marcas a lo largo de los ejes a, b y c en coordenadas ternarias, respectivamente.
color: Este parámetro asigna color a las marcas.
hover_name: los valores de esta columna o array_like aparecen en negrita en la información sobre herramientas flotante.
hover_data: este parámetro se usa para aparecer en la información sobre herramientas flotante o tuplas con un bool o una string de formato como primer elemento, y los datos similares a una lista aparecen al pasar el mouse como segundo elemento. Los valores de estas columnas aparecen como datos adicionales en la información sobre herramientas flotante.
title: El título de la figura.
ancho: establece el ancho de la figura.
altura: establece la altura de la figura.
Ejemplo 1:
Python3
import plotly.express as px df = px.data.iris() plot = px.line_ternary(df, a = 'sepal_width', b = 'sepal_length', c = 'petal_width') plot.show()
Producción:
Ejemplo 2: Usar el parámetro color y line_group
Python3
import plotly.express as px df = px.data.iris() plot = px.line_ternary(df, a = 'sepal_width', b = 'sepal_length', c = 'petal_width', color = 'species', line_group = 'species') plot.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por deepanshumehra1410 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA