Tracé Scatter_Ternary : Ajustement de la plage et des limites dans Plotly

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Sebastian Brandt

Updated on 17/08/2023

Les tracés scatter_ternary sont une solution unique pour visualiser trois variables dans un seul graphique. Ils constituent un outil puissant dans le domaine de la visualisation des données, notamment lorsqu'il s'agit de données compositionnelles dont la somme des trois variables est constante. Dans cet article, nous examinerons les subtilités des tracés scatter_ternary, en mettant l'accent sur la plage et sur la façon de l'ajuster en fonction de vos données.

Le tracé scatter_ternary, une fonctionnalité disponible dans la bibliothèque Plotly de Python, offre une alternative aux méthodes traditionnelles telles que les cartes thermiques, les palettes de couleurs et les graphiques en bulles. Alors que ces méthodes reposent sur l'encodage de la troisième variable en couleur ou en taille, ou sur l'introduction d'un axe Z pour les représentations tridimensionnelles, les tracés scatter_ternary présentent une approche plus simple. Ils tracent trois variables sur trois axes dans un format triangulaire, chaque axe représentant une variable.

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Qu'est-ce qu'un tracé Scatter_Ternary ?

Un tracé scatter_ternary est un type de graphique qui permet de visualiser simultanément trois variables. Il est particulièrement utile lorsqu'il s'agit de données compositionnelles, où les trois variables représentent des parties d'un tout et leur somme est constante. Le graphique est triangulaire, chaque coin représentant l'une des variables. La position d'un point à l'intérieur du triangle indique les proportions des trois variables.

En Python, la bibliothèque Plotly fournit une fonction, plotly.express.scatter_ternary, pour créer des tracés scatter_ternary. Cette fonction prend en entrée un dataframe et les noms des trois colonnes à tracer. Elle renvoie un graphique scatter ternaire où chaque point représente une observation, et sa position dans le triangle reflète les valeurs des trois variables.

Comment créer un tracé Scatter_Ternary ?

Créer un tracé scatter_ternary en Python à l'aide de Plotly est simple. Voici un exemple de base :

import plotly.express as px
 
# En supposant que df est un DataFrame avec trois colonnes : 'A', 'B', 'C'
fig = px.scatter_ternary(df, a='A', b='B', c='C')
fig.show()

Dans cet exemple, 'A', 'B' et 'C' sont les trois variables à tracer. La fonction scatter_ternary crée un graphique scatter ternaire où la position de chaque point reflète les valeurs de 'A', 'B' et 'C'.

Quelle est la plage d'un tracé Scatter_Ternary ?

La plage d'un tracé scatter_ternary fait référence à l'étendue des valeurs couvertes par le graphique le long de chaque axe. Étant donné que les trois variables dans un tracé scatter_ternary représentent des parties d'un tout, la plage de chaque axe est généralement de 0 à 1, ou de 0 % à 100 %. Cependant, la plage réelle peut être ajustée en fonction des données.

Dans Plotly, la plage d'un tracé scatter_ternary peut être ajustée à l'aide de l'attribut range de l'objet layout. Cet attribut prend une liste de deux nombres, représentant les limites inférieure et supérieure de la plage. Par exemple, pour définir la plage de l'axe 'A' de 0,1 à 0,9, vous feriez :

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

Cette flexibilité dans l'ajustement de la plage vous permet de vous concentrer sur des parties spécifiques des données, ou de zoomer pour voir le tableau d'ensemble.

Cas d'utilisation du tracé Scatter_Ternary

Les tracés scatter_ternary sont incroyablement polyvalents et peuvent être utilisés dans divers domaines. Voici quelques exemples :

1. Géologie et pétrologie : Dans ces domaines, les tracés scatter_ternary sont souvent utilisés pour représenter la composition des roches. Les trois variables pourraient représenter les proportions de trois minéraux différents dans un échantillon de roche.

2. Chimie : Les chimistes utilisent des tracés scatter_ternary pour représenter la composition des mélanges. Par exemple, dans un système à trois composants, les trois variables pourraient représenter les proportions des trois composants.

3. Économie : En économie, les tracés scatter_ternary peuvent être utilisés pour visualiser la répartition des activités économiques. Par exemple, les trois variables pourraient représenter les proportions de l'agriculture, de l'industrie et des services dans l'économie d'un pays.

4. Science des données : En science des données, les tracés scatter_ternary peuvent être utilisés pour visualiser les résultats des algorithmes de regroupement ou pour explorer les relations entre trois variables.

Ajustement des limites des axes d'un tracé Scatter_Ternary

Comme mentionné précédemment, la plage d'un tracé scatter_ternary peut être ajustée à l'aide de l'attribut range de l'objet layout. Cela vous permet de contrôler les limites des axes du graphique. Voici comment procéder :

# Ajustement de la plage de l'axe 'A'
fig.layout.ternary.aaxis.range = [0.1, 0.9]
 
# Ajustement de la plage de l'axe 'B'
fig.layout.ternary.baxis.range = [0.2, 0.8]
 
# Ajustement de la plage de l'axe 'C'
fig.layout.ternary.caxis.range = [0.3, 0.7]

Dans cet exemple, la plage de l'axe 'A' est définie de 0,1 à 0,9, la plage de l'axe 'B' va de 0,2 à 0,8 et la plage de l'axe 'C' va de 0,3 à 0,7. Cela vous permet de vous concentrer sur les parties spécifiques des données qui vous intéressent.

Parlons davantage des tracés Scatter_Ternary

Tracé Scatter_Ternary Python et plage Scatter_Ternary Plotly

La création d'un diagramme de dispersion ternaire en Python est simple avec la bibliothèque Plotly. La fonction plotly.express.scatter_ternary est spécifiquement conçue à cet effet. En ce qui concerne la plage, elle peut être ajustée en utilisant l'attribut range de l'objet layout dans Plotly, ce qui vous permet de vous concentrer sur des parties spécifiques de vos données.

Diagramme de dispersion ternaire et documentation Scatter_Ternary Plot

Un diagramme de dispersion ternaire est un type de diagramme de dispersion conçu pour visualiser trois variables simultanément. Il est particulièrement utile pour les données compositionnelles où les trois variables représentent des parties d'un tout. Pour plus d'informations détaillées, la documentation sur les diagrammes de dispersion ternaires dans la bibliothèque Plotly fournit des directives complètes.

Plage de valeurs X de la heatmap ternaire Plotly

La plage de valeurs x dans une heatmap ternaire Plotly peut être ajustée de manière similaire au diagramme de dispersion ternaire. L'attribut range de l'objet layout vous permet de définir les limites inférieures et supérieures de l'axe des x, ce qui vous permet de vous concentrer sur des parties spécifiques de vos données.

FAQ

1. Qu'est-ce qu'un diagramme de dispersion ternaire ? Un diagramme de dispersion ternaire est un type de diagramme qui permet la visualisation de trois variables simultanément. Il est particulièrement utile lorsque l'on traite de données compositionnelles, où les trois variables représentent des parties d'un tout et leur somme est constante.

2. Comment créer un diagramme de dispersion ternaire en Python ? Vous pouvez créer un diagramme de dispersion ternaire en Python en utilisant la bibliothèque Plotly. La fonction plotly.express.scatter_ternary vous permet de créer ces diagrammes facilement.

3. Comment ajuster la plage d'un diagramme de dispersion ternaire ? La plage d'un diagramme de dispersion ternaire peut être ajustée en utilisant l'attribut range de l'objet layout dans Plotly. Cet attribut prend une liste de deux nombres, représentant les limites inférieures et supérieures de la plage.

Conclusion

En conclusion, le diagramme de dispersion ternaire est un outil puissant pour visualiser trois variables simultanément. Avec la possibilité d'ajuster la plage, vous pouvez adapter le diagramme à vos données et vous concentrer sur les domaines d'intérêt. Que vous soyez géologue, chimiste, économiste ou scientifique des données, les diagrammes de dispersion ternaires peuvent être un ajout précieux à votre boîte à outils de visualisation des données.