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GDP と平均寿命の凡例

国連から、データの理解と可視化の支援を依頼されました。これまでにいくつかの可視化ツールを試してきましたが、望むデザインにたどり着けていないようです。

彼らは、GDP と平均寿命の間に関係があるかどうかを知りたく、200 を超える国のデータを収集して分析しています。しかし、最初の試みはステークホルダーを混乱させてしまい、プロットの下に明確な凡例を置いて閲覧者の理解を助ける必要があります。

あなたの課題は、与えられた life_gdp DataFrame を使って散布図を作成し、要求どおりに凡例のスタイルと位置を設定することです。

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

  • life_gdp DataFrame を使って散布図を作成し、x 軸を Life expectancy、y 軸を GDP Per Capita に設定します。
  • x 軸に沿って 20%、y 軸方向に 95% の位置に配置された凡例の辞書を作成します。
  • 作成した凡例が表示されるように、散布図のレイアウトを更新します！

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 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()
コードを編集して実行