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Python可視化神器Plotly Express庫

發布時間:2020-09-24 11:08:12 來源:億速云 閱讀:335 作者:Leah 欄目:編程語言

這篇文章將為大家詳細講解有關Python可視化神器Plotly Express庫,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

Plotly Express 是一個新的高級 Python 可視化庫:它是 Plotly.py 的高級封裝,它為復雜的圖表提供了一個簡單的語法。 受 Seaborn 和 ggplot2 的啟發,它專門設計為具有簡潔,一致且易于學習的 API :只需一次導入,您就可以在一個函數調用中創建豐富的交互式繪圖,包括分面繪圖(faceting)、地圖、動畫和趨勢線。 它帶有數據集、顏色面板和主題,就像 Plotly.py 一樣。Plotly Express 完全免費:憑借其寬松的開源 MIT 許可證,您可以隨意使用它(是的,甚至在商業產品中!)。 最重要的是,Plotly Express 與 Plotly 生態系統的其他部分完全兼容:在您的 Dash 應用程序中使用它,使用 Orca 將您的數據導出為幾乎任何文件格式,或使用JupyterLab 圖表編輯器在 GUI 中編輯它們!

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

使用 Plotly Express 輕松地進行數據可視化

一旦導入Plotly Express(通常是 px ),大多數繪圖只需要一個函數調用,接受一個整潔的Pandas dataframe,并簡單描述你想要制作的圖。 如果你想要一個基本的散點圖,它只是px.scatter(data,x =“column_name”,y =“column_name”)。

以下是 內置的 Gapminder 數據集 的示例,顯示2007年按國家/地區的人均預期壽命和人均GDP 之間的趨勢:

Python可視化神器Plotly Express庫

Python可視化神器Plotly Express庫

如果你想通過大陸區分它們,你可以使用 color 參數為你的點著色,由 px 負責設置默認顏色,設置圖例等:

Python可視化神器Plotly Express庫

這里的每一點都是一個國家,所以也許我們想要按國家人口來衡量這些點...... 沒問題:這里也有一個參數來設置,它被稱為 size:

Python可視化神器Plotly Express庫

如果你好奇哪個國家對應哪個點? 可以添加一個 hover_name ,您可以輕松識別任何一點:只需將鼠標放在您感興趣的點上即可! 事實上,即使沒有 hover_name ,整個圖表也是互動的:

Python可視化神器Plotly Express庫

也可以通過 facet_col =”continent“ 來輕松劃分各大洲,就像著色點一樣容易,并且讓我們使用 x軸 對數(log_x)以便在我們在圖表中看的更清晰:

Python可視化神器Plotly Express庫

也許你不僅僅對 2007年 感興趣,而且你想看看這張圖表是如何隨著時間的推移而演變的。 可以通過設置 animation_frame =“year” (以及 animation_group =“country” 來標識哪些圓與控制條中的年份匹配)來設置動畫。 在這個最終版本中,讓我們在這里調整一些顯示,因為像“gdpPercap” 這樣的文本有點難看,即使它是我們的數據框列的名稱。 我們可以提供更漂亮的“標簽” (labels),可以在整個圖表、圖例、標題軸和懸停(hovers)中應用。 我們還可以手動設置邊界,以便動畫在整個過程中看起來更棒:

Python可視化神器Plotly Express庫

關于Python可視化神器Plotly Express庫就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。

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