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Scatter_Ternary 플로팅: Plotly에서 범위와 제한 조정하기

Scatter_Ternary 플롯은 세 가지 변수를 하나의 플롯에서 시각화하는 독특한 솔루션입니다. 세 가지 변수의 합이 일정한 구성 데이터를 다룰 때 특히 데이터 시각화 분야에서 강력한 도구입니다. 이 문서에서는 Scatter_Ternary 플롯의 복잡성에 대해 알아보고, 범위를 조정하여 데이터에 맞게 조정하는 방법에 초점을 맞출 것입니다.

여러분은 Heatmap, Colormap, Bubble Chart 등과 같은 전통적인 방법 대신에 Scatter_Ternary 플롯을 사용할 수 있습니다. 이러한 방법들은 색상이나 크기로 세 번째 변수를 인코딩하거나 3D 표현을 위한 Z 축을 도입하는 것을 기반으로 합니다. 하지만 Scatter_Ternary 플롯은 더 직관적인 접근법을 제공합니다. 세 가지 변수를 삼각형 형태로 표현하며, 각 축은 하나의 변수를 나타냅니다.

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Scatter_Ternary 플롯이란?

Scatter_Ternary 플롯은 세 가지 변수를 동시에 시각화하는 플롯 유형입니다. 세 가지 변수가 전체의 일부를 나타내고 그 합이 일정한 구성 데이터를 다룰 때 특히 유용합니다. 이 플롯은 삼각형 모양이며 각 모퉁이는 변수 중 하나를 나타냅니다. 삼각형 내에서 점의 위치는 세 변수의 비율을 나타냅니다.

Python에서는 Plotly 라이브러리가 plotly.express.scatter_ternary라는 함수를 제공하여 Scatter_Ternary 플롯을 생성할 수 있습니다. 이 함수는 데이터프레임과 플롯할 세 개의 열 이름을 입력으로 받습니다. 각 점이 관측치를 나타내고 삼각형 내에서의 위치는 세 변수의 값에 따라 달라지는 Ternary Scatter 플롯을 생성합니다.

Scatter_Ternary 플롯을 생성하는 방법

Python에서 Plotly를 사용하여 Scatter_Ternary 플롯을 생성하는 것은 간단합니다. 다음은 기본적인 예시입니다:

import plotly.express as px
 
# df가 'A', 'B', 'C'라는 세 개의 열을 가진 DataFrame이라고 가정합니다.
fig = px.scatter_ternary(df, a='A', b='B', c='C')
fig.show()

이 예시에서 'A', 'B', 'C'는 플롯할 세 가지 변수입니다. scatter_ternary 함수는 'A', 'B', 'C'의 값에 따라 위치가 달라지는 ternary scatter plot을 생성합니다.

Scatter_Ternary 플롯의 범위는 무엇인가요?

Scatter_Ternary 플롯의 범위는 각 축을 따라 플롯이 커버하는 값들의 범위를 의미합니다. Scatter_Ternary 플롯에서 세 가지 변수는 전체의 일부를 나타내기 때문에 각 축의 범위는 일반적으로 0부터 1 또는 0%부터 100%까지입니다. 그러나 실제 범위는 데이터에 따라 조정할 수 있습니다.

Plotly에서 Scatter_Ternary 플롯의 범위는 layout 객체의 range 속성을 사용하여 조정할 수 있습니다. 이 속성은 범위의 하한과 상한을 나타내는 두 개의 숫자로 구성된 리스트를 사용합니다. 예를 들어 'A' 축의 범위를 0.1에서 0.9로 설정하려면 다음과 같이 할 수 있습니다:

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

이렇게 범위를 조정하는 유연성은 데이터의 특정 부분에 집중하거나 큰 그림을 보기 위해 전체적으로 확대해 볼 수 있도록 해줍니다.

Scatter_Ternary 플롯의 사용 사례

Scatter_Ternary 플롯은 매우 다양하며 여러 분야에서 사용될 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:

  1. 지질학과 암석학: 이 분야에서는 Scatter_Ternary 플롯을 통해 암석의 구성을 나타내는데 자주 사용됩니다. 세 가지 변수는 암석 샘플에서 세 가지 다른 광물의 비율을 나타낼 수 있습니다.

  2. 화학: 화학자들은 Scatter_Ternary 플롯을 혼합물의 구성을 나타내는데 사용합니다. 예를 들어, 세 성분으로 이뤄진 시스템에서 세 변수는 각 성분의 비율을 나타낼 수 있습니다.

  3. 경제학: 경제학에서는 Scatter_Ternary 플롯을 사용하여 경제 활동의 분포를 시각화할 수 있습니다. 예를 들어, 세 변수는 국가 경제에서 농업, 산업 및 서비스의 비율을 나타낼 수 있습니다.

  4. 데이터 과학: 데이터 과학에서는 Scatter_Ternary 플롯을 클러스터링 알고리즘의 결과를 시각화하거나 세 변수 간의 관계를 탐색하는 데 사용할 수 있습니다.

Scatter_Ternary 플롯의 축 제한 조정

앞서 언급한 대로 Scatter_Ternary 플롯의 범위는 layout 객체의 range 속성을 사용하여 조정할 수 있습니다. 이를 통해 플롯의 축 제한을 제어할 수 있습니다. 다음은 방법입니다:

# 'A' 축의 범위 조정
fig.layout.ternary.aaxis.range = [0.1, 0.9]
 
# 'B' 축의 범위 조정
fig.layout.ternary.baxis.range = [0.2, 0.8]
 
# 'C' 축의 범위 조정
fig.layout.ternary.caxis.range = [0.3, 0.7]

이 예제에서 'A' 축의 범위는 0.1에서 0.9로 설정되었고, 'B' 축의 범위는 0.2에서 0.8로 설정되었으며, 'C' 축의 범위는 0.3에서 0.7로 설정되었습니다. 이를 통해 관심 있는 데이터의 특정 부분에 초점을 맞출 수 있습니다.

Scatter_Ternary 플로팅에 대해 더 알아보기

Scatter_Ternary 플로팅 Python 및 Plotly Scatter_Ternary 범위

Python에서 scatter_ternary plot을 만드는 것은 Plotly 라이브러리와 함께 간단합니다. plotly.express.scatter_ternary 함수는 이러한 목적에 특별히 설계되었습니다. 범위에 대해서는 Plotly의 layout 객체의 range 속성을 사용하여 조정할 수 있으며, 이를 통해 데이터의 특정 부분에 집중할 수 있습니다.

삼각형 산점도 그래프와 산점도_삼각형 그래프 문서

삼각형 산점도 그래프는 세 가지 변수를 동시에 시각화하는 데 사용되는 특별한 종류의 산점도 그래프입니다. 이 그래프는 세 변수가 전체의 일부를 나타내는 구성 데이터(compositional data)의 경우 특히 유용합니다. 자세한 정보는 Plotly 라이브러리의 scatter_ternary plot 문서에서 포괄적인 안내를 제공합니다.

Plotly 삼각형 열지도 x 범위

Plotly 삼각형 열지도의 x 범위는 scatter_ternary plot과 유사한 방식으로 조정할 수 있습니다. layout 객체의 range 속성을 사용하여 x축의 하한과 상한 값을 설정할 수 있으며, 이를 통해 데이터의 특정 부분에 집중할 수 있습니다.

FAQ

  1. scatter_ternary plot이 무엇인가요? scatter_ternary plot은 세 변수를 동시에 시각화할 수 있는 종류의 그래프입니다. 세 변수가 전체의 일부를 나타내고 그 합이 일정한 구성 데이터(compositional data)를 다룰 때 특히 유용합니다.

  2. Python에서 scatter_ternary plot을 어떻게 생성하나요? Plotly 라이브러리를 사용하여 Python에서 scatter_ternary plot을 생성할 수 있습니다. plotly.express.scatter_ternary 함수를 사용하면 쉽게 이러한 plot을 생성할 수 있습니다.

  3. scatter_ternary plot의 범위를 어떻게 조정하나요? scatter_ternary plot의 범위는 Plotly의 layout 객체의 range 속성을 사용하여 조정할 수 있습니다. 이 속성은 범위의 하한과 상한 값을 나타내는 두 숫자로 이루어진 목록을 사용합니다.

결론

결론적으로, scatter_ternary plot은 세 변수를 동시에 시각화하는 강력한 도구입니다. 범위를 조정할 수 있는 능력을 통해 데이터를 맞춤화하고 관심 있는 영역에 초점을 맞출 수 있습니다. 지질학자, 화학자, 경제학자, 데이터 과학자 등 어떤 분야에서든 scatter_ternary plot은 데이터 시각화 도구 상자에 가치 있는 추가가 될 수 있습니다.