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如下文章來自於Python技術,做者:派森醬網絡
Plotly是新一代的數據可視化神器,TopQ擴展開源團隊,雖然plotly功能強大,卻一直沒有獲得普遍應用,大部分py開發人員,還在使用陳舊的matplotlib,其中最重要的緣由,就是plotly的設置過於繁瑣。折射率,plotly推出了其簡化接口:Plotly Express,簡稱:px。函數
Plotly Express是對Plotly.py的高級封裝,內置的實用,現代的繪圖模板,用戶只需調用簡單的API函數,便可快速生成漂亮的交互式圖表。學習
Plotly Express內置的圖表組合,涵蓋了90%經常使用的繪圖須要,Python畫圖,首推Plotly Express。動畫
scatter:散點圖在散點圖中,每行data_frame由2D空間中的符號標記表示;spa
scatter_3d:三維散點圖在3D散點圖中,每行data_frame由3D空間中的符號標記表示;3d
scatter_polar:極座標散點圖在極座標散點圖中,每行data_frame由極座標中的符號標記表示;code
scatter_ternary:三元散點圖在三元散點圖中,每行data_frame由三元座標中的符號標記表示;blog
scatter_mapbox:地圖散點圖在Mapbox散點圖中,每行data_frame都由Mapbox地圖上的符號標記表示;接口
scatter_geo:地理座標散點圖在地理散點圖中,每行data_frame都由地圖上的符號標記表示;
scatter_matrix:矩陣散點圖在散點圖矩陣(或SPLOM)中,每行data_frame由多個符號標記表示,在2D散點圖的網格的每一個單元格中有一個,其將每對尺寸彼此相對相對;
density_contour:密度等值線圖(雙變量分佈)在密度等值線圖中,行data_frame被組合在一塊兒,成爲輪廓標記,以可視化該值的聚合函數histfunc(例如:計數或總和)的2D分佈z ;
density_heatmap:密度熱力圖(雙變量分佈)在密度熱圖中,行data_frame被組合在一塊兒,成爲彩色矩形細分,以可視化該值的聚合函數histfunc(例如:計數或總和)的2D分佈z;
line:線條圖在2D線圖中,每行data_frame表示爲2D空間中折線標記的頂端;
line_polar:極座標線條圖在極線圖中,每行data_frame表示爲極座標中折線標記的頂端;
line_ternary:三元線條圖在三元線圖中,每行data_frame表示爲三元座標中折線標記的尖端;
line_mapbox:地圖線條圖在Mapbox線圖中,每一行data_frame表示爲Mapbox地圖上折線標記的頂端;
line_geo:地理座標線條圖在地理線圖中,每一行data_frame表示爲地圖上折線標記的頂端;
parallel_coordinates:平行座標圖在平行座標圖中,每行data_frame由折線標記表示,該行線標記分隔成平行軸,每一個平行軸對應一個平行軸的尺寸;
parallel_categories:並行類別圖在並行類別(或平行集)圖中,每行data_frame與其餘共享相同值的行組合,尺寸而後經過平行軸對齊爲折線標記,每一個平行軸對應一個尺寸;
區域:堆積區域圖在堆積區域圖中,每行data_frame表示爲2D空間中折線標記的尖端。連續折線之間的區域被填充;
bar:條形圖在條形圖中,每行data_frame表示爲矩形標記;
bar_polar:極座標條形圖在極座標條形圖中,每一行都data_frame表示爲極座標中的楔形標記;
小提琴圖:小提琴圖在小提琴圖中,將data_frame每一行分組成一個曲線標記,剎車可視化其的分佈;
box:箱形圖在箱形圖中,data_frame的每一行被組合在一塊兒成爲盒須標記,以顯示它們的分佈;
strip:長條圖在長條圖中,每行data_frame表示爲類別中的主軸標記; l
直方圖:直方圖在直方圖中,每行data_frame被組合在一塊兒成爲矩形標記,以可視化該值的聚合函數histfunc(例如,計數或總和)的1D分佈y(或者x,若是orientation是'h'時);
choropleth:等高(值)區域地圖在等值區域圖中,每行data_frame由地圖上的彩色區域標記表示;
繪畫散點圖的圖表是:scatter,詳細代碼以下:
import plotly.express as px df = px.data.gapminder() px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", animation_frame="year", animation_group="country", size="pop", color="continent", hover_name="country", log_x=True, size_max=55, range_x=[100,100000], range_y=[25,90])
顯示結果爲:
import plotly.express as px df = px.data.gapminder() fig = px.bar(df, x="continent", y="pop", color="continent", animation_frame="year", animation_group="country", range_y=[0,4000000000]) fig.show()
顯示結果以下: