Plotly Express：一行代码，绘制酷炫图表！

2024-02-08 05:21:30

Plotly Express是Python中一款功能强大的数据可视化库，它以简洁易用的API著称，几行代码即可绘制出各种酷炫图表，非常适合初学者和专业数据分析师使用。

接下来，我将详细介绍Plotly Express的安装、基本语法和常用图表类型，并附上大量的GIF动图示例图，帮助您快速上手。

Plotly Express 安装

首先，需要在您的Python环境中安装Plotly Express。您可以使用pip命令进行安装：

pip install plotly-express

安装完成后，您就可以在Python脚本中导入Plotly Express了：

import plotly.express as px

Plotly Express 基本语法

Plotly Express提供了一系列绘图函数，每个函数都对应一种图表类型。这些函数的通用语法如下：

px.plot_type(data_frame, x="x_column", y="y_column", color="color_column", ...)

其中：

data_frame：要可视化的数据框。
x：x轴的变量。
y：y轴的变量。
color：点的颜色。
...：其他可选参数。

Plotly Express 常用图表类型

Plotly Express支持多种图表类型，包括：

条形图
折线图
散点图
直方图
饼图
箱线图
热力图
地理图

您可以使用不同的绘图函数来绘制这些图表。例如，要绘制条形图，可以使用px.bar()函数。要绘制折线图，可以使用px.line()函数。

Plotly Express 示例

下面是一些Plotly Express的示例代码和GIF动图：

条形图：

import plotly.express as px

df = px.data.tips()

fig = px.bar(df, x="day", y="total_bill", color="sex")
fig.show()

条形图示例

折线图：

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder().query("year == 2007")

fig = px.line(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", color="continent")
fig.show()

折线图示例

散点图：

import plotly.express as px

df = px.data.iris()

fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
fig.show()

散点图示例

直方图：

import plotly.express as px

df = px.data.tips()

fig = px.histogram(df, x="total_bill", color="day")
fig.show()

直方图示例

饼图：

import plotly.express as px

df = px.data.tips()

fig = px.pie(df, values="tip", names="day")
fig.show()

饼图示例

箱线图：

import plotly.express as px

df = px.data.iris()

fig = px.box(df, x="species", y="sepal_length")
fig.show()

箱线图示例

热力图：

import plotly.express as px

df = px.data.tips()

fig = px.heatmap(df, x="day", y="time", color="total_bill")
fig.show()

热力图示例

地理图：

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder().query("year == 2007")

fig = px.scatter_geo(df, locations="iso_alpha", color="continent", hover_name="country", size="pop")
fig.show()

地理图示例