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Streudiagramm_Ternary Plotten: Anpassen des Bereichs und der Grenzen in Plotly

Streudiagramm_Ternary-Plots sind eine einzigartige Lösung zur Visualisierung von drei Variablen in einem einzigen Diagramm. Sie sind ein leistungsstarkes Werkzeug im Bereich der Datenvisualisierung, insbesondere bei der Arbeit mit kompositionalen Daten, bei denen die Summe der drei Variablen konstant ist. In diesem Artikel werden wir uns mit den Feinheiten von Streudiagramm_Ternary-Plots befassen und uns auf den Bereich und die Anpassung an Ihre Daten konzentrieren.

Der Streudiagramm_Ternary-Plot, eine Funktion in der Plotly-Bibliothek von Python, bietet eine Alternative zu traditionellen Methoden wie Heatmaps, Colormaps und Blasendiagrammen. Während diese Methoden die dritte Variable in Farbe oder Größe codieren oder eine Z-Achse für 3-dimensionale Darstellungen einführen, bieten Streudiagramm_Ternary-Plots einen einfacheren Ansatz. Sie zeichnen drei Variablen auf drei Achsen in einem dreieckigen Format, wobei jede Achse eine Variable darstellt.

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Was ist ein Streudiagramm_Ternary Plot?

Ein Streudiagramm_Ternary-Plot ist ein Diagrammtyp, der die gleichzeitige Visualisierung von drei Variablen ermöglicht. Er ist besonders nützlich bei der Arbeit mit kompositionalen Daten, bei denen die drei Variablen Teile eines Ganzen repräsentieren und deren Summe konstant ist. Das Diagramm ist dreieckig, wobei jede Ecke eine der Variablen repräsentiert. Die Position eines Punktes innerhalb des Dreiecks gibt die Proportionen der drei Variablen an.

In Python bietet die Plotly-Bibliothek eine Funktion namens plotly.express.scatter_ternary, um Streudiagramm_Ternary-Plots zu erstellen. Diese Funktion nimmt einen DataFrame und die Namen der drei zu plottenden Spalten als Eingabe. Sie liefert ein ternäres Streudiagramm, bei dem jeder Punkt eine Beobachtung repräsentiert und seine Position im Dreieck die Werte der drei Variablen widerspiegelt.

Wie erstellt man einen Streudiagramm_Ternary-Plot?

Das Erstellen eines Streudiagramm_Ternary-Plots in Python mit Plotly ist einfach. Hier ist ein grundlegendes Beispiel:

import plotly.express as px
 
# Angenommen, df ist ein DataFrame mit drei Spalten: 'A', 'B', 'C'
fig = px.scatter_ternary(df, a='A', b='B', c='C')
fig.show()

In diesem Beispiel stehen 'A', 'B' und 'C' für die drei zu plottenden Variablen. Die Funktion scatter_ternary erstellt ein ternäres Streudiagramm, bei dem die Position jedes Punktes die Werte von 'A', 'B' und 'C' widerspiegelt.

Was ist der Bereich eines Streudiagramm_Ternary-Plots?

Der Bereich eines Streudiagramm_Ternary-Plots bezieht sich auf den Umfang der Werte, die das Diagramm entlang jeder Achse abdeckt. Da die drei Variablen in einem Streudiagramm_Ternary-Plot Teile eines Ganzen repräsentieren, liegt der Bereich für jede Achse in der Regel zwischen 0 und 1 oder 0% und 100%. Der tatsächliche Bereich kann jedoch basierend auf den Daten angepasst werden.

In Plotly kann der Bereich eines Streudiagramm_Ternary-Plots mit dem Attribut range des layout-Objekts angepasst werden. Dieses Attribut nimmt eine Liste von zwei Zahlen entgegen, die die untere und obere Grenze des Bereichs darstellen. Um beispielsweise den Bereich der Achse 'A' auf 0,1 bis 0,9 festzulegen, verwenden Sie:

fig.layout.ternary.aaxis.range = [0.1, 0.9]

Diese Flexibilität bei der Anpassung des Bereichs ermöglicht es Ihnen, sich auf bestimmte Teile der Daten zu konzentrieren oder herauszuzoomen, um das Gesamtbild zu sehen.

Anwendungsfälle des Streudiagramm_Ternary-Plots

Streudiagramm_Ternary-Plots sind äußerst vielseitig und können in verschiedenen Bereichen verwendet werden. Hier sind einige Beispiele:

  1. Geologie und Petrologie: In diesen Bereichen werden Streudiagramm_Ternary-Plots häufig verwendet, um die Zusammensetzung von Gesteinen darzustellen. Die drei Variablen könnten die Anteile von drei verschiedenen Mineralien in einer Gesteinsprobe darstellen.

  2. Chemie: Chemiker verwenden Streudiagramm_Ternary-Plots, um die Zusammensetzung von Mischungen darzustellen. Zum Beispiel könnten in einem dreikomponentigen System die drei Variablen die Anteile der drei Komponenten repräsentieren.

  3. Wirtschaftswissenschaften: In den Wirtschaftswissenschaften können Streudiagramm_Ternary-Plots verwendet werden, um die Verteilung wirtschaftlicher Aktivitäten zu visualisieren. Die drei Variablen könnten beispielsweise die Anteile von Landwirtschaft, Industrie und Dienstleistungen an der Wirtschaft eines Landes darstellen.

  4. Datenwissenschaft: In der Datenwissenschaft können Streudiagramm_Ternary-Plots verwendet werden, um die Ergebnisse von Clustering-Algorithmen zu visualisieren oder die Beziehungen zwischen drei Variablen zu erkunden.

Anpassung der Achslimits eines Streudiagramm_Ternary-Plots

Wie bereits erwähnt, kann der Bereich eines Streudiagramm_Ternary-Plots mit dem Attribut range des layout-Objekts angepasst werden. Dadurch können Sie die Achslimits des Diagramms steuern. So können Sie es tun:

# Anpassung des Bereichs der Achse 'A'
fig.layout.ternary.aaxis.range = [0.1, 0.9]
 
# Anpassung des Bereichs der Achse 'B'
fig.layout.ternary.baxis.range = [0.2, 0.8]
 
# Anpassung des Bereichs der Achse 'C'
fig.layout.ternary.caxis.range = [0.3, 0.7]

In diesem Beispiel ist der Bereich der Achse 'A' von 0,1 bis 0,9, der Bereich der Achse 'B' von 0,2 bis 0,8 und der Bereich der Achse 'C' von 0,3 bis 0,7 festgelegt. Dadurch können Sie sich auf die spezifischen Teile der Daten konzentrieren, die von Interesse sind.

Lassen Sie uns mehr über Streudiagramm_Ternary Plotten sprechen

Streudiagramm_Ternary Plot Python und Plotly Streudiagramm_Ternary Bereich

Die Erstellung eines Scatter-Ternary-Plots in Python ist mit der Plotly-Bibliothek einfach. Die Funktion plotly.express.scatter_ternary ist speziell dafür entwickelt worden. Was den Bereich betrifft, kann er mit dem range-Attribut des layout-Objekts in Plotly angepasst werden, um sich auf bestimmte Teile der Daten zu konzentrieren.

Vergleichsdiagramm Ternary Scatter Plot und Scatter_Ternary Plot Dokumentation

Ein Ternary Scatter Plot ist ein Typ von Streudiagramm, der entwickelt wurde, um drei Variablen gleichzeitig zu visualisieren. Er ist besonders nützlich für Zusammensetzungsdaten, bei denen die drei Variablen Teile eines Ganzen darstellen. Die umfassenden Anleitungen zur Erstellung von scatter_ternary-Plots in der Plotly-Bibliothek bieten detaillierte Informationen.

Plotly Ternary Heatmap X-Bereich

Der X-Bereich in einer Plotly-Ternary-Heatmap kann ähnlich wie bei einem Scatter_Ternary-Plot angepasst werden. Das range-Attribut des layout-Objekts ermöglicht es Ihnen, die unteren und oberen Grenzen der X-Achse festzulegen und sich so auf bestimmte Teile Ihrer Daten zu konzentrieren.

FAQs

  1. Was ist ein Scatter-Ternary-Plot?

Ein Scatter-Ternary-Plot ist ein Typ von Diagramm, der die Visualisierung von drei Variablen gleichzeitig ermöglicht. Er ist besonders nützlich bei der Arbeit mit Zusammensetzungsdaten, bei denen die drei Variablen Teile eines Ganzen darstellen und ihre Summe konstant ist.

  1. Wie erstelle ich einen Scatter-Ternary-Plot in Python?

Sie können mit der Plotly-Bibliothek einen Scatter-Ternary-Plot in Python erstellen. Die Funktion plotly.express.scatter_ternary ermöglicht es Ihnen, diese Diagramme einfach zu erstellen.

  1. Wie passt man den Bereich eines Scatter-Ternary-Plots an?

Der Bereich eines Scatter-Ternary-Plots kann mit dem range-Attribute des layout-Objekts in Plotly angepasst werden. Dieses Attribut nimmt eine Liste von zwei Zahlen an, die die unteren und oberen Grenzen des Bereichs darstellen.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend ist der Scatter-Ternary-Plot ein leistungsstolles Werkzeug zur Visualisierung von drei Variablen gleichzeitig. Mit der Möglichkeit, den Bereich anzupassen, können Sie das Diagramm an Ihre Daten anpassen und sich auf die interessanten Bereiche konzentrieren. Egal, ob Sie Geologe, Chemiker, Wirtschaftswissenschaftler oder Datenwissenschaftler sind, Scatter-Ternary-Plots können eine wertvolle Ergänzung Ihres Datenvisualisierungstools sein.