南京网站建设 ww,娱乐网站开发spspwk,网站建设服务费入,企业黄页注册Plotly Express是一个基于Plotly库的高级Python可视化库。它旨在使绘图变得简单且直观#xff0c;无需繁琐的设置和配置。通过使用Plotly Express#xff0c;您可以使用少量的代码创建具有丰富交互性和专业外观的各种图表。以下是Plotly Express的一些主要特点和优势#xf…Plotly Express是一个基于Plotly库的高级Python可视化库。它旨在使绘图变得简单且直观无需繁琐的设置和配置。通过使用Plotly Express您可以使用少量的代码创建具有丰富交互性和专业外观的各种图表。以下是Plotly Express的一些主要特点和优势 简单易用Plotly Express提供了一组直观的函数和方法使得创建各种类型的图表变得非常简单。您可以使用少量的代码生成复杂的图表而无需深入了解底层的绘图细节。 支持多种图表类型Plotly Express支持多种常见的图表类型包括散点图、线图、柱状图、饼图、箱线图、等高线图、地图等。您可以根据需要选择合适的图表类型来呈现数据。 内置交互性通过使用Plotly Express您可以轻松地为生成的图表添加交互功能。您可以缩放、平移、选择数据点、查看工具提示等以便更好地探索数据和图表。 自动美化Plotly Express会自动为生成的图表添加专业的样式和外观。这意味着您不需要手动进行大量的配置和调整即可获得漂亮的图表。当然您也可以通过一些参数来自定义图表的外观。 整合Plotly图表生态系统Plotly Express是Plotly图表生态系统的一部分可以与其他Plotly库和工具进行无缝集成。您可以将Plotly Express与Plotly的其他组件如Dash一起使用构建交互性强大的数据可视化应用程序。
Plotly Express与matplotlib和pyecharts相比有以下几个优势 交互性Plotly Express内置了交互性使用户能够在图表中进行缩放、平移、选择数据点以及查看工具提示等操作。这种交互性使得数据的探索和分析变得更加直观和灵活。而matplotlib和pyecharts在交互性方面相对有限。 美观性Plotly Express提供了一组精心设计的默认样式使得生成的图表外观美观并具有专业感。您可以获得漂亮的图表而无需过多的配置和调整。相比之下matplotlib需要更多的手动配置来实现类似的外观而pyecharts则提供了一些模板和预设主题但美观性较Plotly Express稍逊一筹。 多种图表类型Plotly Express支持多种常见的图表类型包括散点图、线图、柱状图、饼图、箱线图、等高线图、地图等。这使得用户可以根据需要选择最适合的图表类型来呈现数据。matplotlib也提供了多种图表类型但在某些类型的图表上Plotly Express的绘制和配置更为简单和直观。 Pythonic接口Plotly Express的API设计符合Pythonic风格使用起来更加直观和易于理解。它提供了一组简洁的函数和方法使用户能够以一种自然的方式生成图表。相比之下matplotlib的API较为繁琐需要更多的代码来实现相同的效果而pyecharts则使用了类似于JavaScript的配置方式。 与Plotly生态系统的集成Plotly Express是Plotly图表生态系统的一部分与其他Plotly库和工具无缝集成。这意味着您可以将Plotly Express与其他Plotly组件如Dash一起使用构建交互性强大的数据可视化应用程序。这种集成性使得Plotly Express成为一个功能丰富且灵活的选择。
import pandas as pd
import plotly_express as pxgapminder pd.DataFrame(px.data.gapminder())
gapminder.rename(columns{year: 年份, country: 国家, continent: 所在洲,lifeExp: 预期寿命, pop: 人口, gdpPercap: 人均GDP,iso_alpha: ISO国家代码, iso_num: ISO数字代码}, inplaceTrue)
gapminder[所在洲] gapminder[所在洲].map({Asia: 亚洲, Europe: 欧洲,Africa: 非洲, Americas: 美洲, Oceania: 大洋洲})
# line 图
fig px.line(gapminder, # 数据集x年份, # 横坐标y预期寿命, # 纵坐标color所在洲, # 颜色的数据line_group所在洲, # 线性分组hover_name国家, # 悬停hover的数据line_shapespline, # 线的形状render_modesvg # 生成的图片模式
)
fig.show()# area 图
fig px.area(gapminder, # 数据集x年份, # 横坐标y人口, # 纵坐标color所在洲, # 颜色line_group国家 # 线性组别
)
fig.show()fig px.scatter(gapminder # 绘图DataFrame数据集, x人均GDP # 横坐标, y预期寿命 # 纵坐标, color所在洲 # 区分颜色, size人口 # 区分圆的大小, size_max60 # 散点大小
)
fig.show()fig px.scatter(gapminder # 绘图使用的数据, x人均GDP # 横纵坐标使用的数据, y预期寿命 # 纵坐标数据, color所在洲 # 区分颜色的属性, size人口 # 区分圆的大小, size_max60 # 圆的最大值, hover_name国家 # 图中可视化最上面的名字, animation_frame年份 # 横轴滚动栏的属性year, animation_group国家 # 标注的分组, facet_col所在洲 # 按照国家country属性进行分格显示, log_xTrue # 横坐标表取对数, range_x[100, 100000] # 横轴取值范围, range_y[25, 90] # 纵轴范围, labelsdict(pop人口, # 属性名字的变化更直观gdpPercap人均GDP,lifeExp预期寿命)
)
fig.show()fig px.choropleth(gapminder, # 数据集locationsISO国家代码, # 配合颜色color显示color预期寿命, # 颜色的字段选择hover_name国家, # 悬停字段名字animation_frame年份, # 注释color_continuous_scalepx.colors.sequential.Plasma, # 颜色变化projectionnatural earth # 全球地图
)
fig.show()fig px.scatter_geo(gapminder, # 数据locationsISO国家代码, # 配合颜色color显示color所在洲, # 颜色hover_name国家, # 悬停数据size人口, # 大小animation_frame年份, # 数据帧的选择projectionnatural earth # 全球地图
)
fig.show()fig px.line_geo(gapminder, # 数据集locationsISO国家代码, # 配合和color显示数据color所在洲, # 颜色projectionorthographic) # 球形的地图
fig.show()iris pd.DataFrame(px.data.iris())
iris.rename(columns{sepal_width: 花萼宽度, sepal_length: 花萼长度, petal_width: 花瓣宽度,petal_length: 花瓣长度, species: 品种, species_id: 品种编号}, inplaceTrue)
iris[品种] iris[品种].map({setosa: 山鸢尾, versicolor: 变色鸢尾,virginica: 维吉尼亚鸢尾})fig px.scatter(iris, # 数据集x花萼宽度, # 横坐标y花萼长度 # 纵坐标
)
fig.show()fig px.scatter(iris, # 数据集x花萼宽度, # 横坐标y花萼长度, # 纵坐标color品种, # 颜色marginal_xhistogram, # 横坐标直方图marginal_yrug # 细条图
)
fig.show()fig px.scatter(iris, # 数据集x花萼宽度, # 横坐标y花萼长度, # 纵坐标color品种, # 颜色marginal_yviolin, # 纵坐标小提琴图marginal_xbox, # 横坐标箱型图trendlineols # 趋势线
)
fig.show()fig px.scatter_matrix(iris, # 数据dimensions[花萼宽度, 花萼长度, 花瓣宽度, 花瓣长度], # 维度选择color品种) # 颜色
fig.show()fig px.parallel_coordinates(iris, # 数据集color品种编号, # 颜色labels{品种编号: 品种, # 各种标签值花萼宽度: 花萼宽度,花萼长度: 花萼长度,花瓣长度: 花瓣长度,花瓣宽度: 花瓣宽度},color_continuous_scalepx.colors.diverging.Tealrose,color_continuous_midpoint2)
fig.show()fig px.density_contour(iris, # 数据集x花萼宽度, # 横坐标值y花萼长度, # 纵坐标值color品种, # 颜色marginal_xrug, # 横轴为线条图marginal_yhistogram # 纵轴为直方图
)
fig.show()wind pd.DataFrame(px.data.wind())
wind.rename(columns{frequency: 频率, direction: 方向, strength: 强度}, inplaceTrue)
fig px.bar_polar(wind, # 数据集r频率, # 半径theta方向, # 角度color强度, # 颜色templateplotly_dark, # 主题color_discrete_sequencepx.colors.sequential.Plasma_r) # 颜色变化
fig.show()
