Plotly es una biblioteca de Python que se utiliza para diseñar gráficos, especialmente gráficos interactivos. Puede trazar varios gráficos y tablas 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 burbujas
El gráfico de burbujas en Plotly se crea utilizando el gráfico de dispersión. Se puede crear usando el método scatter() de plotly.express
. Un gráfico de burbujas es una visualización de datos que ayuda a mostrar varios círculos (burbujas) en un gráfico bidimensional como en un gráfico de dispersión. Un gráfico de burbujas se utiliza principalmente para representar y mostrar relaciones entre variables numéricas.
Ejemplo:
Python3
import plotly.express as px df = px.data.iris() fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", size='petal_length', hover_data=['petal_width']) fig.show()
Producción:
Establecer tamaño de 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. La dispersión se utiliza para escalar los tamaños y el color de los marcadores en función de los datos.
Ejemplo:
Python3
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:
Escalar el tamaño de los gráficos de burbujas
Para escalar el tamaño de la burbuja, use el parámetro sizeref . Para calcular los valores de sizeref use:
sizeref = 2. * max(array de valores de tamaño) / (tamaño de marcador máximo deseado ** 2)
Ejemplo:
Python3
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) size = [20, 40, 60, 80, 100, 80, 60, 40, 20, 40] plot = px.Figure(data=[px.Scatter( x = random_x, y = random_y, mode = 'markers', marker=dict( size=size, sizemode='area', sizeref=2.*max(size)/(40.**2), sizemin=4 ) )]) plot.show()
Producción:
Mostrando escala de colores
La escala de colores es una etiqueta especializada que ayuda a mostrar un mapa de colores con su escala, la escala de colores se usa para mostrar una paleta de colores y su escala numérica para el mapa de colores.
Ejemplo:
Python3
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=dict( color = [10, 20, 30, 50], size = [10, 30, 50, 80], showscale=True ) )]) plot.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nishantsundriyal98 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA