Hoi! Voor een interactieve Seaborn visualisatie met widgets raad ik aan om `ipywidgets` in combinatie met Jupyter Notebook te gebruiken. Hier is een complete oplossing: ```python import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from ipywidgets import interact, Dropdown import matplotlib.dates as mdates # Stel pastelkleuren in sns.set_palette("pastel") sns.set_style("whitegrid") # Voorbeeld dataset (vervang met je eigen data) data = { 'productcategorie': ['Electronica', 'Electronica', 'Kleding', 'Kleding', 'Electronica', 'Kleding'], 'verkoopdatum': ['2023-01-15', '2023-04-20', '2023-02-10', '2023-03-25', '2023-01-30', '2023-04-05'], 'omzet': [15000, 18000, 8500, 9200, 16000, 7800], 'aantal': [120, 150, 200, 180, 140, 160] } df = pd.DataFrame(data) df['verkoopdatum'] = pd.to_datetime(df['verkoopdatum']) # Maak dropdown opties categorieën = sorted(df['productcategorie'].unique()) def update_plot(gekozen_categorie): plt.figure(figsize=(12, 6)) # Filter data op gekozen categorie gefilterde_data = df[df['productcategorie'] == gekozen_categorie] # Maak scatterplot scatter = sns.scatterplot( data=gefilterde_data, x='verkoopdatum', y='omzet', size='aantal', sizes=(50, 200), alpha=0.7, hue='aantal', palette='pastel' ) # Styling en annotaties plt.title(f'Kwartaalcijfers - {gekozen_categorie}', fontsize=14, fontweight='bold') plt.xlabel('Verkoopdatum') plt.ylabel('Omzet (€)') plt.xticks(rotation=45) # Formatteer datum-as scatter.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m')) scatter.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator()) # Voeg grid toe plt.grid(True, alpha=0.3) # Toon legenda plt.legend(title='Aantal verkopen', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left') plt.tight_layout() plt.show() # Maak interactieve widget interact(update_plot, gekozen_categorie=Dropdown( options=categorieën, value=categorieën[0], description='Productcategorie:', style={'description_width': 'initial'} )) ``` **Benodigde installaties:** ```bash pip install seaborn matplotlib ipywidgets pandas ``` **Belangrijke features:** - Dropdown menu voor productcategorie selectie - Dynamische update van de scatterplot - Pastelkleuren palette - Grootte van markers gebaseerd op verkoopaantallen - Datum formatting en rotatie - Responsieve layout met legenda **Opmerking:** Deze code werkt het beste in Jupyter Notebook. Voor andere IDE's kun je overwegen om `ipywidgets` te combineren met `matplotlib`'s interactive mode of alternatieven zoals Plotly te onderzoeken voor meer geavanceerde interactiviteit. Wil je dat ik specifieke onderdelen aanpas of uitbreid?