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Scatter_Ternary Ploteo: Ajuste de Rango y Límites en Plotly

Los gráficos Scatter_Ternary son una solución única para visualizar tres variables en un solo gráfico. Son una herramienta poderosa en el campo de la visualización de datos, especialmente cuando se trabaja con datos composicionales donde la suma de las tres variables es constante. En este artículo, exploraremos las complejidades de los gráficos Scatter_Ternary, centrándonos en el rango y cómo ajustarlo para adaptarse a tus datos.

El gráfico Scatter_Ternary, una función disponible en la biblioteca Plotly de Python, ofrece una alternativa a los métodos tradicionales como mapas de calor, colormaps y gráficos de burbujas. Mientras que estos métodos se basan en codificar la tercera variable en color o tamaño, o introducir un eje Z para representaciones tridimensionales, los gráficos Scatter_Ternary presentan un enfoque más directo. Representan tres variables en tres ejes en un formato triangular, donde cada eje representa una variable.

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¿Qué es un Gráfico Scatter_Ternary?

Un gráfico Scatter_Ternary es un tipo de gráfico que permite la visualización de tres variables simultáneamente. Es especialmente útil cuando se trabaja con datos composicionales, donde las tres variables representan partes de un todo y su suma es constante. El gráfico es triangular, donde cada esquina representa una de las variables. La posición de un punto dentro del triángulo indica las proporciones de las tres variables.

En Python, la biblioteca Plotly proporciona una función, plotly.express.scatter_ternary, para crear gráficos Scatter_Ternary. Esta función toma como entrada un DataFrame y los nombres de las tres columnas que se van a graficar. Retorna un gráfico Scatter_Ternary donde cada punto representa una observación y su posición en el triángulo refleja los valores de las tres variables.

¿Cómo crear un Gráfico Scatter_Ternary?

Crear un gráfico Scatter_Ternary en Python usando Plotly es sencillo. Aquí tienes un ejemplo básico:

import plotly.express as px
 
# Suponiendo que df es un DataFrame con tres columnas: 'A', 'B', 'C'
fig = px.scatter_ternary(df, a='A', b='B', c='C')
fig.show()

En este ejemplo, 'A', 'B' y 'C' son las tres variables que se van a graficar. La función scatter_ternary crea un gráfico Scatter_Ternary donde la posición de cada punto refleja los valores de 'A', 'B' y 'C'.

¿Cuál es el Rango de un Gráfico Scatter_Ternary?

El rango de un gráfico Scatter_Ternary se refiere a la extensión de valores que cubre el gráfico a lo largo de cada eje. Dado que las tres variables en un gráfico Scatter_Ternary representan partes de un todo, el rango para cada eje normalmente va de 0 a 1, o del 0% al 100%. Sin embargo, el rango real puede ajustarse en función de los datos.

En Plotly, el rango de un gráfico Scatter_Ternary puede ajustarse usando el atributo range del objeto layout. Este atributo toma una lista de dos números, que representan los límites inferior y superior del rango. Por ejemplo, para establecer el rango del eje 'A' de 0.1 a 0.9, harías lo siguiente:

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

Esta flexibilidad en el ajuste del rango te permite centrarte en partes específicas de los datos o hacer un zoom para ver el panorama general.

Casos de Uso de los Gráficos Scatter_Ternary

Los gráficos Scatter_Ternary son increíblemente versátiles y pueden utilizarse en una variedad de campos. Aquí tienes algunos ejemplos:

  1. Geología y Petrología: En estos campos, los gráficos Scatter_Ternary se utilizan a menudo para representar la composición de rocas. Las tres variables podrían representar las proporciones de tres minerales diferentes en una muestra de roca.

  2. Química: Los químicos utilizan gráficos Scatter_Ternary para representar la composición de mezclas. Por ejemplo, en un sistema de tres componentes, las tres variables podrían representar las proporciones de los tres componentes.

  3. Economía: En economía, los gráficos Scatter_Ternary se pueden utilizar para visualizar la distribución de las actividades económicas. Por ejemplo, las tres variables podrían representar las proporciones de agricultura, industria y servicios en la economía de un país.

  4. Ciencia de Datos: En ciencia de datos, los gráficos Scatter_Ternary se pueden utilizar para visualizar los resultados de algoritmos de agrupamiento o explorar las relaciones entre tres variables.

Ajustar los Límites de los Ejes de un Gráfico Scatter_Ternary

Como se mencionó anteriormente, el rango de un gráfico Scatter_Ternary se puede ajustar usando el atributo range del objeto layout. Esto te permite controlar los límites de los ejes del gráfico. Así es como puedes hacerlo:

# Ajustar el rango del eje 'A'
fig.layout.ternary.aaxis.range = [0.1, 0.9]
 
# Ajustar el rango del eje 'B'
fig.layout.ternary.baxis.range = [0.2, 0.8]
 
# Ajustar el rango del eje 'C'
fig.layout.ternary.caxis.range = [0.3, 0.7]

En este ejemplo, el rango del eje 'A' se establece de 0.1 a 0.9, el rango del eje 'B' es de 0.2 a 0.8, y el rango del eje 'C' es de 0.3 a 0.7. Esto te permite centrarte en las partes específicas de los datos que te interesan.

Sigamos Hablando de Ploteo Scatter_Ternary

Gráfico Scatter_Ternary en Python y Rango Scatter_Ternary de Plotly

Crear una gráfica de dispersión ternaria en Python es sencillo con la biblioteca Plotly. La función plotly.express.scatter_ternary está diseñada específicamente para este propósito. En cuanto al rango, se puede ajustar utilizando el atributo range del objeto layout en Plotly, lo que te permite enfocarte en partes específicas de tus datos.

Gráfica de dispersión ternaria y documentación de Gráfica de Dispersión Ternaria

Una gráfica de dispersión ternaria es un tipo de gráfica de dispersión diseñada para visualizar tres variables simultáneamente. Es especialmente útil para datos de composición donde las tres variables representan partes de un todo. Para obtener información más detallada, la documentación de la gráfica de dispersión ternaria en la biblioteca Plotly proporciona una guía exhaustiva.

Rango X de un mapa de calor ternario de Plotly

El rango X en un mapa de calor ternario de Plotly se puede ajustar de manera similar a la gráfica de dispersión ternaria. El atributo range del objeto layout te permite establecer los límites inferiores y superiores del eje X, lo que te permite enfocarte en partes específicas de tus datos.

Preguntas frecuentes

  1. ¿Qué es una gráfica de dispersión ternaria? Una gráfica de dispersión ternaria es un tipo de gráfica que permite la visualización de tres variables simultáneamente. Es especialmente útil cuando se trabaja con datos de composición, donde las tres variables representan partes de un todo y su suma es constante.

  2. ¿Cómo crear una gráfica de dispersión ternaria en Python? Puedes crear una gráfica de dispersión ternaria en Python utilizando la biblioteca Plotly. La función plotly.express.scatter_ternary te permite crear estas gráficas fácilmente.

  3. ¿Cómo ajustar el rango de una gráfica de dispersión ternaria? El rango de una gráfica de dispersión ternaria se puede ajustar utilizando el atributo range del objeto layout en Plotly. Este atributo toma una lista de dos números que representan los límites inferior y superior del rango.

Conclusión

En conclusión, la gráfica de dispersión ternaria es una herramienta poderosa para visualizar tres variables simultáneamente. Con la capacidad de ajustar el rango, puedes adaptar la gráfica a tus datos y enfocarte en las áreas de interés. Ya seas geólogo, químico, economista o científico de datos, las gráficas de dispersión ternaria pueden ser una adición valiosa a tu conjunto de herramientas de visualización de datos.