Python可视化神器PlotlyExpress库-创新互联

创新互联www.cdcxhl.cn八线动态BGP香港云服务器提供商,新人活动买多久送多久,划算不套路!

为江西等地区用户提供了全套网页设计制作服务,及江西网站建设行业解决方案。主营业务为网站制作、网站设计、江西网站设计,以传统方式定制建设网站,并提供域名空间备案等一条龙服务,秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求,就会得到认可,从而选择与我们长期合作。这样,我们也可以走得更远!

这篇文章将为大家详细讲解有关Python可视化神器Plotly Express库,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发,它专门设计为具有简洁,一致且易于学习的 API :只需一次导入,您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图,包括分面绘图(faceting)、地图、动画和趋势线。 它带有数据集、颜色面板和主题,就像 Plotly.py 一样。Plotly Express 完全免费:凭借其宽松的开源 MIT 许可证,您可以随意使用它(是的,甚至在商业产品中!)。 最重要的是,Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容:在您的 Dash 应用程序中使用它,使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式,或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们!

用 pip install plotly_express 命令可以安装 Plotly Express。

使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化

一旦导入Plotly Express(通常是 px ),大多数绘图只需要一个函数调用,接受一个整洁的Pandas dataframe,并简单描述你想要制作的图。 如果你想要一个基本的散点图,它只是px.scatter(data,x =“column_name”,y =“column_name”)。

以下是 内置的 Gapminder 数据集 的示例,显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势:

Python可视化神器Plotly Express库

Python可视化神器Plotly Express库

如果你想通过大陆区分它们,你可以使用 color 参数为你的点着色,由 px 负责设置默认颜色,设置图例等:

Python可视化神器Plotly Express库

这里的每一点都是一个国家,所以也许我们想要按国家人口来衡量这些点...... 没问题:这里也有一个参数来设置,它被称为 size:

Python可视化神器Plotly Express库

如果你好奇哪个国家对应哪个点? 可以添加一个 hover_name ,您可以轻松识别任何一点:只需将鼠标放在您感兴趣的点上即可! 事实上,即使没有 hover_name ,整个图表也是互动的:

Python可视化神器Plotly Express库

也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲,就像着色点一样容易,并且让我们使用 x轴 对数(log_x)以便在我们在图表中看的更清晰:

Python可视化神器Plotly Express库

也许你不仅仅对 2007年 感兴趣,而且你想看看这张图表是如何随着时间的推移而演变的。 可以通过设置 animation_frame =“year” (以及 animation_group =“country” 来标识哪些圆与控制条中的年份匹配)来设置动画。 在这个最终版本中,让我们在这里调整一些显示,因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看,即使它是我们的数据框列的名称。 我们可以提供更漂亮的“标签” (labels),可以在整个图表、图例、标题轴和悬停(hovers)中应用。 我们还可以手动设置边界,以便动画在整个过程中看起来更棒:

Python可视化神器Plotly Express库

关于Python可视化神器Plotly Express库就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


本文标题:Python可视化神器PlotlyExpress库-创新互联
本文网址:http://pwwzsj.com/article/ppigj.html