关于python:探索Python中的数据可视化利器Plotly-Express

一. 引言

在数据分析和可视化畛域，数据的无效出现是至关重要的。Python 作为一种弱小的编程语言，提供了多种数据可视化工具和库。其中，Plotly Express 是一款受欢迎的数据可视化库，它提供了简略易用的接口和丰盛的图表类型，使得数据可视化变得轻松而欢快。本文将介绍 Plotly Express 的基本概念和应用办法，帮忙读者疾速入门并把握数据可视化的技巧。

二. 装置 Plotly Express

在开始之前，咱们须要先装置 Plotly Express 库。能够通过以下命令应用 pip 进行装置：

pip install plotly_express

装置实现后，咱们就能够开始应用 Plotly Express 进行数据可视化了。

三. 疾速绘图

Plotly Express 提供了一种疾速绘图的形式，能够轻松地创立各种常见的图表类型。上面是一个简略的示例，展现了如何应用 Plotly Express 创立一个散点图：

import plotly_express as px

# 创立数据
data = px.data.iris()

# 绘制散点图
fig = px.scatter(data_frame=data, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")

# 显示图表
fig.show()

在这个示例中，咱们应用了鸢尾花数据集（iris）来创立一个散点图。通过指定 x 和 y 轴的数据列，并应用 color 参数对数据进行分类，咱们能够轻松地生成一个带有不同色彩分类的散点图。

四. 自定义图表

除了疾速绘图外，Plotly Express 还反对自定义图表的各个方面，包含标签、题目、轴标签、布局等。上面是一个示例，展现了如何自定义一个条形图：

import plotly_express as px

# 创立数据
data = px.data.tips()

# 绘制条形图
fig = px.bar(data_frame=data, x="day", y="total_bill", color="sex", barmode="group",
             labels={"day": "Weekday", "total_bill": "Total Bill", "sex": "Gender"},
             title="Total Bill by Weekday and Gender",
             template="plotly_dark")

# 设置坐标轴题目
fig.update_xaxes(title_text="Weekday")
fig.update_yaxes(title_text="Total Bill")

# 显示图表
fig.show()

在这个示例中，咱们应用了小费数据集（tips）来创立一个条形图。通过指定 x 和 y 轴的数据列，并应用 color 参数对数据进行分类，咱们能够生成一个带有分组和自定义题目的条形图。通过 update\_xaxes()和 update\_yaxes()办法，咱们能够设置坐标轴的题目。同时，咱们还应用了 barmode 参数来定义条形图的展现形式，并通过 labels 参数来自定义标签。最初，通过 title 参数设置了图表的题目，并应用 template 参数抉择了一个暗色调的主题。

五. 高级数据可视化

除了常见的图表类型，Plotly Express 还反对许多高级数据可视化技术，如面积图、热力求、平行坐标图等。这些图表类型能够帮忙咱们更深刻地了解和剖析数据。以下是一个展现如何创立面积图的示例：

import plotly_express as px

# 创立数据
data = px.data.gapminder()

# 绘制面积图
fig = px.area(data_frame=data, x="year", y="pop", color="continent", line_group="country",
              labels={"year": "Year", "pop": "Population", "continent": "Continent", "country": "Country"},
              title="Population Over Time by Continent",
              template="plotly_dark")

# 显示图表
fig.show()

在这个示例中，咱们应用了 Gapminder 数据集来创立一个面积图。通过指定 x 和 y 轴的数据列，并应用 color 参数对数据进行分类，咱们能够生成一个依据大陆划分的人口随工夫变动的面积图。通过 line_group 参数，咱们能够将数据依照国家进行分组，并展现每个国家的数据变动。

六. 总结

本文介绍了 Python 中的一款弱小的数据可视化库 Plotly Express。通过疾速绘图和自定义图表的示例，咱们展现了如何应用 Plotly Express 创立各种常见和高级的图表类型。Plotly Express 不仅提供了简略易用的接口，还反对丰盛的自定义选项，能够满足不同数据可视化需要。心愿本文能帮忙读者更好地利用 Plotly Express 进行数据可视化，并在数据分析和可视化的畛域获得更好的成绩。

参考资料：

• Plotly Express 官网文档：https://plotly.com/python/plotly-express/
• Plotly 官方网站：https://plotly.com/
• Gapminder 数据集：https://www.gapminder.org/data/

留神：文章中的示例代码可能须要读者依据本人的环境和数据进行适当的批改和调整。