Impostazione di etichette, leggende e assi per migliorare la comprensione dei grafici

1. L'importanza dell'annotazione dei grafici

Perché è importante aggiungere etichette, leggende e annotazioni ai grafici

Oggi parleremo di una parte della visualizzazione dei dati altrettanto importante come i grafici stessi: l'annotazione. È come un telecomando per la tv: senza di esso sembra che tutto sia lì, ma è difficile da usare perché l'immagine non è sempre chiara. Spesso mancano etichette, leggende e annotazioni affinché i dati prendano vita e "parlino" con noi in un linguaggio comprensibile.

Potresti chiederti: davvero le etichette e le leggende sono così importanti? La risposta è semplice: sono come sale e pepe per un grafico. Senza di loro, il tuo grafico rischia di diventare difficile da leggere, e il significato dei dati potrebbe perdersi. Con le annotazioni, diamo un senso in più al grafico e lo rendiamo più comprensibile a colpo d'occhio.

Le etichette e le leggende aiutano i tuoi spettatori a capire rapidamente cosa stanno guardando. Immagina di osservare una mappa del tesoro senza segnaletica e ti viene chiesto subito di trovare il sentiero che conduce ai forzieri. Sembra folle, giusto? La stessa cosa accade con i grafici senza etichette. Dobbiamo aiutare gli osservatori, non complicargli la vita.

E ora diamo un'occhiata più da vicino a come aggiungere un po' di "magia" alle annotazioni dei tuoi grafici con Python e Matplotlib. Pronti? Cominciamo!

2. Etichette degli assi

Gestione delle etichette degli assi usando xlabel, ylabel e title

Il primo passo è dare nomi agli assi. Il processo è semplice come due più due. Usiamo le funzioni xlabel() e ylabel() per aggiungere etichette agli assi X e Y, rispettivamente. E per il titolo del grafico, utilizziamo title(). Queste funzioni rendono il grafico più strutturato e comprensibile. Ecco un esempio semplice:

import matplotlib.pyplot as plt

# Dati
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 1, 4, 9, 16, 25]

# Creazione del grafico
plt.plot(x, y, color='blue')

# Aggiunta di etichette
plt.xlabel('Tempo (ore)', color='red')
plt.ylabel('Distanza (km)', color='green')
plt.title('Crescita della distanza nel tempo', color='gold')

# Mostra il grafico
plt.show()

Puoi anche colorare il testo e il grafico nei tuoi colori preferiti:

Impostazione del font e della dimensione delle etichette

Per rendere il grafico più attraente, puoi modificare la dimensione, il colore e lo stile del font delle etichette. In Matplotlib puoi farlo con i parametri fontsize, fontweight, color e altri.

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)

# Impostazione del titolo e delle etichette con parametri
plt.title("Esempio di grafico", fontsize=16, fontweight="bold", color="navy")
plt.xlabel("Valori di X", fontsize=12, color="darkred")
plt.ylabel("Valori di Y", fontsize=12, color="darkred")

plt.show()

In questo esempio:

• fontsize imposta la dimensione del font.
• fontweight="bold" rende il testo in grassetto.
• color modifica il colore del testo.

3. Visualizzazione della "legenda"

Aggiunta e impostazione della legenda con la funzione legend()

La legenda non è solo un mito o una storia, ma anche uno strumento importante nell'arsenale dei tuoi grafici. Spiega cosa rappresentano le linee o le colonne del grafico e permette di distinguere tra più serie di dati. Matplotlib lo rende super semplice. Ecco come puoi aggiungere una legenda al tuo grafico:

# Dati
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [0, 1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [0, 1, 2, 3, 4, 5]

# Creazione del grafico
plt.plot(x, y1, label='Quadrato del numero')
plt.plot(x, y2, label='Il numero stesso')

# Aggiunta di etichette
plt.xlabel('Tempo (ore)')
plt.ylabel('Distanza (km)')
plt.title('Confronto delle funzioni')

# Aggiunta della legenda
plt.legend(loc='upper left')

# Mostra il grafico
plt.show()

Chiamare legend() aggiunge la legenda nella posizione che specifichi. Il parametro loc può essere sostituito con 'best', per lasciare a Python la scelta del luogo più comodo (ebbene sì, si usa anche l'intelligenza artificiale).

Posizione della legenda

Puoi modificare la posizione della legenda usando il parametro loc. Ad esempio:

• loc="upper right" — angolo in alto a destra (di default).
• loc="upper left" — angolo in alto a sinistra.
• loc="lower right" — angolo in basso a destra.
• loc="center" — centro.

plt.legend(loc="upper left")

Impostazione della dimensione e del colore della legenda

Puoi personalizzare la dimensione del carattere e il colore della legenda usando i parametri fontsize, facecolor ed edgecolor.

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 15, 20, 25, 30]
y2 = [5, 10, 15, 20, 25]

plt.plot(x, y1, label="Linea 1", color="blue")
plt.plot(x, y2, label="Linea 2", color="green")

plt.title("Grafico con legenda personalizzata")
plt.xlabel("Valori X")
plt.ylabel("Valori Y")

# Impostazione della legenda
plt.legend(loc="upper left", fontsize=10, facecolor="lightgray", edgecolor="black")

plt.show()

4. Formattazione degli assi

Matplotlib consente di regolare la scala, le etichette e l'intervallo dei valori degli assi, il che può essere utile per migliorare la comprensione del grafico.