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plotly의 scatter를 이용해서 그래프를 그려보겠습니다.
라이브러리를 import하고 기본 제공 데이터중 experiment를 load했습니다.
import plotly.express as px
df=px.data.experiment()
df.head()
기본 그래프를 그래는 방식은 data_frame지정, x축, y축을 지정하면 되고,
마지막에 fig.show()를 넣어주어야 그래프가 표시됩니다.
fig=px.scatter(data_frame=df,x='experiment_1',y='experiment_2')
fig.show()
color 옵션에 column을 지정하면 그 column의 내용대로 색깔이 나뉘게 됩니다.
color에 gender를 지정하면 male/female로 색 구분이 됩니다.
fig=px.scatter(data_frame=df,x='experiment_1',y='experiment_2', color='gender')
fig.show()
symbol 옵션을 지정하면 marker의 모양이 바뀌게 됩니다.
fig=px.scatter(data_frame=df,x='experiment_1',y='experiment_2', color='gender', symbol='gender')
fig.show()
size 옵션을 사용해 볼까요. experiment_3을 지정해봤습니다.
expeiment_3의 숫자 크기대로 marker의 size도 변경이 되었습니다.
fig=px.scatter(data_frame=df,x='experiment_1',y='experiment_2', color='gender', size='experiment_3')
fig.show()
facet 옵션은 그래프를 여러개로 나눌때 사용합니다.
facet_col, facet_row, facet_col_wrap이 있는데 목적에 맞게 사용하시면 될 것 같습니다.
여기에서는 facet_col을 그려보겠습니다.
fig=px.scatter(data_frame=df,x='experiment_1',y='experiment_2', color='gender', facet_col='group')
fig.show()
다음으로는 hover_name을 사용해보겠습니다.
plotly는 marker에 마우스를 올리면 데이터가 표시가 되는데, 이 표시 내용을 바꾸는 역할을 합니다.
fig=px.scatter(data_frame=df,x='experiment_1',y='experiment_2', color='gender', hover_name='group')
fig.show()
group 정보인 control이 표시되는 것을 알 수 있습니다.
이상으로 plotly의 scatter 그래프 그리는 방법을 알아 봤습니다.
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