सीज़न के हिसाब से वर्षा — स्लाइडर
Australian Bureau of Meteorology ने सिडनी में प्रति माह होने वाली वर्षा वाली जिस विज़ुअलाइज़ेशन को पसंद किया था, उस पर आगे का काम आपसे कॉन्ट्रैक्ट किया है.
वे सीज़न के बीच साइकिल करने की क्षमता चाहते हैं. बटन्स या ड्रॉपडाउन की तरह बदल-बदल कर नहीं, बल्कि स्लाइड करके बीच-बीच की अवस्थाएँ भी दिखें.
यह तो स्लाइडर के लिए एकदम सही काम लगता है!
इस अभ्यास में, आपको वर्षा के डेटा का एक बार चार्ट बनाना है और उसमें सीज़न के लिए एक स्लाइडर जोड़ना है.
आपके पास rain_pm नाम का DataFrame उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Plotly के साथ Data Visualization परिचय
अभ्यास निर्देश
- हर स्लाइडर स्टेप को सही सीज़न के लेबल से चिन्हित करें, उसी क्रम में जिस क्रम में उनके ऊपर लूप चलाया गया था.
- हर स्टेप के लिए ट्रेस visibility ऐसे सेट करें कि केवल संबंधित सीज़न ही दिखे.
- फ़िगर के लेआउट में स्लाइडर जोड़ें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
fig = go.Figure()
for season in ['Autumn', 'Winter', 'Spring']:
df = rain_pm[rain_pm.Season == season]
fig.add_trace(px.bar(df, x="Month", y="Total Rainfall", title=season).data[0])
# Create the slider elements
sliders = [
{'steps':[
{'method': 'update', 'label': '____', 'args': [{'visible': [____, ____, ____]}]},
{'method': 'update', 'label': '____', 'args': [{'visible': [____, ____, ____]}]},
{'method': 'update', 'label': '____', 'args': [{'visible': [____, ____, ____]}]}]}]
# Add the slider to the figure
fig.update_layout({'____': ____})
fig.show()