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Cambiar valor máximo/mínimo de la barra de color en el treemap.

01 Jun, 2023 Programación

Este es un ejemplo de gráfico de treemapping de la biblioteca Plotly.

import plotly.express as px
import numpy as np
df = px.data.gapminder().query("year == 2007")

print(np.average(df['lifeExp'], weights=df['pop']))
fig = px.treemap(df, path=[px.Constant("world"), 'continent', 'country'], values='pop',
                  color='lifeExp', hover_data=['iso_alpha'],
                  color_continuous_scale='RdBu',
                  color_continuous_midpoint=np.average(df['lifeExp'], weights=df['pop'])
                )
fig.update_layout(margin = dict(t=50, l=25, r=25, b=25))
fig.show()

Estos valores deberían ser min = 0 y max = 200 como se muestra en la imagen a continuación. ¿Podrías ayudarme?
enter image description here

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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Para establecer los valores mínimos y máximos para la escala de color en el gráfico de treemap, puede utilizar el parámetro color_continuous_range en la función px.treemap().

    Aquí está el código actualizado para establecer el valor mínimo en 0 y el valor máximo en 200:

    import plotly.express as px
import numpy as np

df = px.data.gapminder().query("year == 2007")

lifeExp_min = 0
lifeExp_max = 200

fig = px.treemap(df, 
                 path=[px.Constant("world"), 'continent', 'country'], 
                 values='pop', 
                 color='lifeExp', 
                 hover_data=['iso_alpha'],
                 color_continuous_scale='RdBu', 
                 color_continuous_midpoint=np.average(df['lifeExp'], weights=df['pop']), 
                 color_continuous_range=[lifeExp_min, lifeExp_max])

fig.update_layout(margin=dict(t=50, l=25, r=25, b=25))
fig.show()

    Solo necesita definir las variables lifeExp_min y lifeExp_max, y luego pasarlas al parámetro color_continuous_range. El gráfico de treemap utilizará el rango especificado para la escala de color.

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