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Legende: BIP vs. Lebenserwartung

Die Vereinten Nationen haben dich kontaktiert, um ihre Daten besser zu verstehen und zu visualisieren. Sie haben mit verschiedenen Visualisierungstools experimentiert, finden aber nicht das gewünschte Design.

Sie möchten den Zusammenhang (falls vorhanden) zwischen BIP und Lebenserwartung verstehen und haben dafür Daten zu über 200 Ländern gesammelt. Ihre ersten Versuche haben jedoch für Verwirrung bei Stakeholdern gesorgt. Sie benötigen eine klare Legende unterhalb des Plots, damit die Darstellung verständlich ist.

Deine Aufgabe ist es, mit dem bereitgestellten DataFrame life_gdp ein Streudiagramm zu erstellen und die Legende wie gewünscht zu stylen und zu positionieren.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in die Datenvisualisierung mit Plotly in Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Erstelle ein Streudiagramm mit dem DataFrame life_gdp, setze die x-Achse auf Life expectancy und die y-Achse auf GDP Per Capita.
  • Erstelle ein Legenden-Dictionary, das bei 20 % entlang der x-Achse und 95 % entlang der y-Achse positioniert ist.
  • Aktualisiere das Layout deines Streudiagramms, um die soeben erstellte Legende anzuzeigen!

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Create the scatterplot
fig = px.scatter(
        data_frame=____, 
        x="____", 
        y="____",
  		color="Continent")

# Create legend dictionary
my_legend = dict(x=0.2, y=____)

# Update the figure
fig.update_layout(showlegend=____, legend=my_legend)

# Show the plot
fig.show()
Code bearbeiten und ausführen