[Python 시각화 라이브러리, Plotly] plotly 컬러맵 종류

 

plotly로 다양한 그래프 그리는 법은 아래 글을 참고해주세요.

[Python 시각화 라이브러리, Plotly] 그래프별 사용법

 

[목차]
컬러맵종류
1. 불연속 데이터용 컬러맵
2. 연속 데이터용 컬러맵
3. 발산 데이터용 컬러맵

 

불연속 데이터용 컬러맵

import plotly.express as px

fig = px.colors.qualitative.swatches()
fig.show()

적용 방법

※ color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.컬러맵이름

fig = px.bar(data_frame=df,x='동물종류', y='체중(kg)', color='성별',
             width=700, height=500, barmode= 'group',
             color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, 
             labels={'동물종류': '동물 종류', '체중(kg)': '평균 체중(kg)', '성별': '동물 성별'})

 

연속 데이터용 컬러맵

import plotly.express as px

fig = px.colors.sequential.swatches_continuous()
fig.show()

적용 방법

※ color_continuous_scale=px.colors.sequential.컬러맵이름

fig = px.scatter(data_frame=penguins, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm', color='flipper_length_mm',
                 labels={'bill_length_mm': '부리 길이(mm)', 'bill_depth_mm': '부리 깊이(mm)', 'flipper_length_mm': '날개 길이(mm)'}, 
                 width=700, height=500, color_continuous_scale=px.colors.sequential.PuBuGn)

 

발산 데이터용 컬러맵

import plotly.express as px

fig = px.colors.diverging.swatches_continuous()
fig.show()

적용 방법

※ color_continuous_scale=px.colors.diverging.컬러맵이름

fig = px.choropleth(
    data, locations='Country',
    locationmode='country names',
    color='Temperature Change (°C)',
    color_continuous_scale=px.colors.diverging.balance,
    labels={'Temperature Change (°C)': '기온 변화 (°C)'},
    projection='natural earth'
)