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Python可視化神器PlotlyExpress庫

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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(fù)雜的圖表提供了一個簡單的語法。 受 Seaborn 和 ggplot2 的啟發(fā),它專門設(shè)計為具有簡潔,一致且易于學(xué)習(xí)的 API :只需一次導(dǎo)入,您就可以在一個函數(shù)調(diào)用中創(chuàng)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(shù)據(jù)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(yè)產(chǎn)品中?。?。 最重要的是,Plotly Express 與 Plotly 生態(tài)系統(tǒng)的其他部分完全兼容:在您的 Dash 應(yīng)用程序中使用它,使用 Orca 將您的數(shù)據(jù)導(dǎo)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(shù)據(jù)可視化

一旦導(dǎo)入Plotly Express(通常是 px ),大多數(shù)繪圖只需要一個函數(shù)調(diào)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(nèi)置的 Gapminder 數(shù)據(jù)集 的示例,顯示2007年按國家/地區(qū)的人均預(yù)期壽命和人均GDP 之間的趨勢:

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如果你想通過大陸區(qū)分它們,你可以使用 color 參數(shù)為你的點著色,由 px 負(fù)責(zé)設(shè)置默認(rèn)顏色,設(shè)置圖例等:

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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(shù)來設(shè)置,它被稱為 size:

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如果你好奇哪個國家對應(yīng)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(biāo)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:

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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(shù)(log_x)以便在我們在圖表中看的更清晰:

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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(shè)置 animation_frame =“year” (以及 animation_group =“country” 來標(biāo)識哪些圓與控制條中的年份匹配)來設(shè)置動畫。 在這個最終版本中,讓我們在這里調(diào)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(shù)據(jù)框列的名稱。 我們可以提供更漂亮的“標(biāo)簽” (labels),可以在整個圖表、圖例、標(biāo)題軸和懸停(hovers)中應(yīng)用。 我們還可以手動設(shè)置邊界,以便動畫在整個過程中看起來更棒:

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名稱欄目:Python可視化神器PlotlyExpress庫
文章出自:http://www.aaarwkj.com/article4/igscoe.html

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