Plotly Express 是一個新的高級 Python 可視化庫，它是 Plotly.py 的高級封裝，為復雜圖表提供簡單的語法。最主要的是 Plotly 可以與 Pandas 數(shù)據(jù)類型 DataFrame 完美的結(jié)合，對于數(shù)據(jù)分析、可視化來說實在是太便捷了，而且是完全免費的，非常值得嘗試

下面我們使用 Ployly 的幾個內(nèi)置數(shù)據(jù)集來進行相關(guān)圖表繪制的演示

數(shù)據(jù)集

Plotly 內(nèi)置的所有數(shù)據(jù)集都是 DataFrame 格式，也即是與 Pandas 深度契合的體現(xiàn)

不同國家歷年GDP收入與人均壽命

包含字段：國家、洲、年份、平均壽命、人口數(shù)量、GDP、國家簡稱、國家編號

gap?=?px.data.gapminder() gap2007?=?gap.query("year==2007") gap2007

Output

餐館的訂單流水

包含字段：總賬單、小費、性別、是否抽煙、星期幾、就餐時間、人數(shù)

tips?=?px.data.tips() tips

Output

鳶尾花

包含字段：萼片長、萼片寬、花瓣長、花瓣寬、種類、種類編號

iris?=?px.data.iris()?? iris

Output

風力數(shù)據(jù)

包含字段：方向、強度、數(shù)值

wind?=?px.data.wind()?? wind

Output

2013年蒙特利爾市長選舉投票結(jié)果

包括字段：區(qū)域、Coderre票數(shù)、Bergeron票數(shù)、Joly票數(shù)、總票數(shù)、勝者、結(jié)果(占比分類)

election?=?px.data.election()? election

Output

蒙特利爾一個區(qū)域中心附近的汽車共享服務(wù)的可用性

包括字段：緯度、經(jīng)度、汽車小時數(shù)、高峰小時

carshare?=?px.data.carshare() carshare

Output

內(nèi)置調(diào)色板

Plotly 還擁有眾多色彩高級的調(diào)色板，使得我們在繪制圖表的時候不再為顏色搭配而煩惱

卡通片的色彩和序列

px.colors.carto.swatches()

Output

CMOcean項目的色階

px.colors.cmocean.swatches()

Output

還有其他很多調(diào)色板供選擇，就不一一展示了，下面只給出代碼，具體顏色樣式可以自行運行代碼查看

ColorBrewer2項目的色階

px.colors.colorbrewer

周期性色標，適用于具有自然周期結(jié)構(gòu)的連續(xù)數(shù)據(jù)

px.colors.cyclical

分散色標，適用于具有自然終點的連續(xù)數(shù)據(jù)

px.colors.diverging

定性色標，適用于沒有自然順序的數(shù)據(jù)

px.colors.qualitative

順序色標，適用于大多數(shù)連續(xù)數(shù)據(jù)

px.colors.sequential

Plotly Express 基本繪圖

散點圖

Plotly 繪制散點圖非常容易，一行代碼就可以完成

px.scatter(gap2007,?x="gdpPercap",?y="lifeExp")

Output

還可以通過參數(shù) color 來區(qū)分不同的數(shù)據(jù)類別

px.scatter(gap2007,?x="gdpPercap",?y="lifeExp",?color="continent")

Output

這里每個點都代表一個國家，不同顏色則代表不同的大洲

可以使用參數(shù) size 來體現(xiàn)數(shù)據(jù)的大小情況

px.scatter(gap2007,?x="gdpPercap",?y="lifeExp",?color="continent",?size="pop",?size_max=60)

Output

還可以通過參數(shù) hover_name 來指定當鼠標懸浮的時候，展示的信息

還可以根據(jù)數(shù)據(jù)集中不同的數(shù)據(jù)類型進行圖表的拆分

px.scatter(gap2007,?x="gdpPercap",?y="lifeExp",?color="continent",?size="pop",?size_max=60,?hover_name="country",?facet_col="continent",?log_x=True)

Output

我們當然還可以查看不同年份的數(shù)據(jù)，生成自動切換的動態(tài)圖表

px.scatter(gap,?x="gdpPercap",?y="lifeExp",?color="continent",?size="pop",?size_max=60,?hover_name="country",?animation_frame="year",?animation_group="country",?log_x=True,range_x=[100,?100000],?range_y=[25,?90],?labels=dict(pop="Population",?gdpPercap="GDP?per?Capa",?lifeExp="Life?Expectancy"))

Output

地理信息圖

Plotly 繪制動態(tài)的地理信息圖表也是非常方便，通過這種地圖的形式，我們也可以清楚的看到數(shù)據(jù)集中缺少前蘇聯(lián)的相關(guān)數(shù)據(jù)

px.choropleth(gap,?locations="iso_alpha",?color="lifeExp",?hover_name="country",?animation_frame="year",?color_continuous_scale=px.colors.sequential.Plasma,?projection="natural?earth")

Output

矩陣散點圖

px.scatter_matrix(iris,?dimensions=['sepal_width',?'sepal_length',?'petal_width',?'petal_length'],?color='species',?symbol='species')

Output

平行坐標圖

px.parallel_coordinates(tips,?color='size',?color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno)

Output

三元散點圖

px.scatter_ternary(election,?a="Joly",?b="Coderre",?c="Bergeron",?color="winner",?size="total",?hover_name="district",size_max=15,?color_discrete_map?=?{"Joly":?"blue",?"Bergeron":?"green",?"Coderre":"red"}?)

Output

極坐標線條圖

px.line_polar(wind,?r="frequency",?theta="direction",?color="strength",?line_close=True,color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Plotly3[-2::-1])

Output

小提琴圖

px.violin(tips,?y="tip",?x="sex",?color="smoker",?facet_col="day",?facet_row="time",box=True,?points="all",?category_orders={"day":?["Thur",?"Fri",?"Sat",?"Sun"],?"time":?["Lunch",?"Dinner"]},hover_data=tips.columns)

Output

極坐標條形圖

px.bar_polar(wind,?r="frequency",?theta="direction",?color="strength",color_discrete_sequence=?px.colors.sequential.Plotly3[-2::-1])

Output

并行類別圖

px.parallel_categories(tips,?color="size",?color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno)

Output

直方圖

px.histogram(tips,?x="total_bill",?color="smoker",facet_row="day",?facet_col="time")

Output

三維散點圖

px.scatter_3d(election,?x="Joly",?y="Coderre",?z="Bergeron",?color="winner",?size="total",?hover_name="district",symbol="result",?color_discrete_map?=?{"Joly":?"blue",?"Bergeron":?"green",?"Coderre":"red"})

Output

密度等值線圖

px.density_contour(iris,?x="sepal_width",?y="sepal_length",?color="species")

Output

箱形圖

px.box(tips,?x="sex",?y="tip",?color="smoker",?notched=True)

Output

地理坐標線條圖

px.line_geo(gap.query("year==2007"),?locations="iso_alpha",?color="continent",?projection="orthographic")

Output

條線圖

px.line(gap,?x="year",?y="lifeExp",?color="continent",?line_group="country",?hover_name="country",line_shape="spline",?render_mode="svg")

Output

面積圖

px.area(gap,?x="year",?y="pop",?color="continent",?line_group="country")

Output

熱力圖

px.density_heatmap(iris,?x="sepal_width",?y="sepal_length",?marginal_x="rug",?marginal_y="histogram")

Output

條形圖

px.bar(tips,?x="sex",?y="total_bill",?color="smoker",?barmode="group")

Output

總體來說，Plotly/Plotly Express 還是非常強大繪圖工具，值得我們細細研究~

好了今天的分享就到這里，后續(xù)還會分享更多 Plotly 相關(guān)的知識。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的4000字，25张精美交互图表，开启Plotly Express之旅！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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