如何在Plotly Express中單跡散點圖顯示圖例？

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在使用Plotly Express（一個強大的Python庫）時，理解如何在單跡散點圖中有效地加入圖例至關重要。本文作為一份全面的指南，逐步解釋如何使用Plotly Express建立視覺上吸引人的散點圖。

從載入資料和資料清洗到資料分析和視覺化，讀者將學習如何輕鬆地展示類別分組，從而能夠清晰地解釋和理解繪製的資料點。

如何在Plotly Express的單跡散點圖中顯示圖例？

要在使用Plotly Express的單跡散點圖中顯示圖例，我們需要在`update_layout()`方法中將`showlegend`引數設定為`True`。圖例在傳達散點圖中顏色代表的不同類別或組的資訊方面起著至關重要的作用。它為檢視者提供了一個視覺指南，以便輕鬆解讀資料點並理解變數之間的關係。

透過包含圖例，我們增強了散點圖的清晰度和可理解性，使利益相關者更容易識別模式或趨勢。無論我們是在分析資料、展示結果還是探索相關性，圖例都增加了額外的資訊層，有助於解釋和傳達圖表中的見解。

要在Plotly Express的單跡散點圖中顯示圖例，請按照以下步驟操作：

• 匯入必要的庫：

import plotly.express as px

• 載入您的資料或使用內建資料集。例如，讓我們載入iris資料集：

data = px.data.iris()

• 使用`px.scatter()`函式建立一個散點圖，並指定必要的引數，包括資料集、x和y變數以及顏色變數：

fig = px.scatter(data_frame=data, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species')

• 更新圖形的佈局以顯示圖例：

fig.update_layout(showlegend=True)

• 顯示散點圖：

fig.show()

透過在`update_layout()`方法中將`showlegend`引數設定為`True`，您指示Plotly Express在散點圖中顯示圖例。

以下是按照上述步驟使用iris資料集的程式示例：

示例

import pandas as pd
import plotly.express as px

# Load the built-in iris dataset
data = px.data.iris()

# Data processing and cleaning
# Filter out any rows with missing values
data = data.dropna()

# Data analysis
# Calculate the average sepal width for each species
average_width = data.groupby('species')['sepal_width'].mean()

# Data visualization
# Create a scatterplot using Plotly Express
fig = px.scatter(data_frame=data, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species')

# Show the legend
fig.update_layout(showlegend=True)

# Display the plot
fig.show()

# Print the average sepal width for each species
print("Average Sepal Width:")
print(average_width)

輸出

Average Sepal Width:
species
setosa        3.418
versicolor    2.770
virginica     2.974
Name: sepal_width, dtype: float64

在上面的程式中，我們透過按'species'列分組資料並使用`groupby()`和`mean()`函式計算'sepal_width'列的平均值來計算每個物種的平均萼片寬度。

接下來是資料視覺化，我們使用`px.scatter()`函式建立一個散點圖。我們指定資料集（`data_frame=data`）、x和y變數（`x='sepal_width'`和`y='sepal_length'`）以及顏色變數（`color='species'`）。這將建立一個散點圖，其中不同的顏色代表不同的物種。

為了在圖表中顯示圖例，我們對圖形物件（`fig`）使用`update_layout()`方法。我們將`showlegend`引數設定為`True`，表明我們希望顯示圖例。

結論

總之，掌握使用Plotly Express在單跡散點圖中顯示圖例的技巧對於資料視覺化愛好者來說是一項寶貴的技能。透過遵循本文中概述的步驟，讀者可以有效地將圖例整合到他們的散點圖中，增強清晰度並促進資料解讀。

圖例作為視覺指南，允許檢視者輕鬆識別和理解圖表中顏色代表的類別組。藉助Plotly Express和精心設計的圖例，資料分析師可以精確地呈現見解，並使利益相關者能夠根據繪製的資料做出明智的決策。