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科学研究のスタイリング

プロットのカスタマイズに慣れてきましたので、ここからは創造力を発揮していきましょう！

この演習では、南極の研究チームが収集したペンギンのデータを探索・理解するお手伝いを引き続き行います。

彼らは、種ごとにフリッパーの長さがどのように異なるかを知りたいと考えています。時間が限られているため、手早く plotly.express で可視化するのがよさそうです。ただし、軸タイトルにはいくつか特定のカスタマイズも求められています。

利用可能なデータは penguins DataFrame です。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶPlotlyによるデータ可視化入門

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演習の手順

  • penguins DataFrame から plotly の棒グラフを作成し、タイトルを "Flipper Length (mm) by Species"、x 軸を "spec"、y 軸を "av_flip_length" にします。
  • .update_layout() メソッドを使って、xaxis と yaxis のテキストをそれぞれ "Species" と "Average Flipper Length (mm)" に変更します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Create the plot
fig = px.bar(penguins, x="____", y="____", title="____", color="spec")

# Change the axis titles
fig.update_layout(
    xaxis=dict(title=dict(text="____")),
    yaxis=dict(title=dict(text="____"))
)

# Show the plot
fig.show()
コードを編集して実行