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.
Gráfico de áreas rellenas
El gráfico de área rellena es la articulación de alto nivel y fácil de usar para trazar gráficos que completa una variedad de tipos de datos y produce figuras fáciles de diseñar. Cada área rellena armoniza con un valor de la columna dado por el parámetro line_group. Los gráficos de áreas rellenas se utilizan más comúnmente para mostrar tendencias, en lugar de transmitir valores específicos. Dos variaciones populares de los gráficos de área son: gráficos de área agrupados y apilados.
Sintaxis: plotly.express.area(data_frame=Ninguno, x=Ninguno, y=Ninguno, line_group=Ninguno, color=Ninguno, hover_name=Ninguno, hover_data=Ninguno, custom_data=Ninguno, text=Ninguno, facet_row=Ninguno, facet_col= Ninguno, facet_col_wrap=0, animation_frame=Ninguno, animation_group=Ninguno, category_orders={}, etiquetas={}, color_discrete_sequence=Ninguno, color_discrete_map={}, orientación=Ninguno, groupnorm=Ninguno, log_x=Falso, log_y=Falso, range_x =Ninguno, range_y=Ninguno, line_shape=Ninguno, título=Ninguno, plantilla=Ninguno, ancho=Ninguno, alto=Ninguno)
Parámetros:
data_frame: este argumento debe pasarse para que se utilicen los nombres de las columnas (y no los nombres de las palabras clave). Array-like y dict se transforman internamente en un DataFrame de pandas.
x, y: ya sea un nombre de una columna en data_frame, o una serie de pandas o un objeto similar a una array. Los valores de esta columna o array_like se utilizan para colocar marcas a lo largo de los ejes x e y en coordenadas cartesianas.
color: ya sea un nombre de una columna en data_frame, o una serie de pandas o un objeto similar a una array. Los valores de esta columna o array_like se utilizan para asignar color a las marcas.
Ejemplo 1:
Python3
import plotly.express as px df = px.data.iris() fig = px.area(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", hover_data=['petal_width'],) fig.show()
Producción:
Ejemplo 2:
Python3
import plotly.express 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) fig = px.area(x = random_x, y = random_y) fig.show()
Producción:
Ejemplo 3:
Python3
import plotly.express as px df = px.data.tips() fig = px.area(df, x ='total_bill', y = 'day') fig.show()
Producción:
Ejemplo 4:
Python3
import plotly.express as px df = px.data.tips() fig = px.area(df, x ='time', y = 'day', color="total_bill") fig.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nishantsundriyal98 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA