GSYİH ve yaşam beklentisi için gösterge
Birleşmiş Milletler, verilerini anlamalarına ve görselleştirmelerine yardımcı olman için seninle iletişime geçti. Çeşitli görselleştirme araçlarını denemişler ama istedikleri tasarımı bulamamışlar.
GSYİH ile yaşam beklentisi arasındaki ilişkiyi (varsa) anlamak istiyorlar ve analiz etmek için 200'den fazla ülkeye ait veri topladılar. Ancak ilk denemeleri paydaşları kafa karışıklığına sürüklemiş ve izleyicilerin grafiği anlamasına yardımcı olacak, grafiğin altında net bir göstergeye ihtiyaçları var.
Görevin, verilen life_gdp DataFrame'ini kullanarak bir saçılım grafiği oluşturmak ve göstergenin stilini ve konumunu istenildiği gibi ayarlamak.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Plotly'ye Giriş: Veri Görselleştirme
Egzersiz talimatları
life_gdpDataFrame'ini kullanarak bir saçılım grafiği oluştur; x ekseniLife expectancy, y ekseniGDP Per Capitaolsun.- x ekseni boyunca %20'ye, y ekseni boyunca %95'e konumlanmış bir gösterge sözlüğü (legend dictionary) oluştur.
- Az önce oluşturduğun göstergeyi göstermek için saçılım grafiğinin düzenini (layout) güncelle!
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()