序言

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。

下列文章内容来自于Python技术性
，创作者：派森酱

数据可视化武器Plotly_Express详细说明

Plotly是新一代的大数据可视化武器，TopQ拓展开源系统精英团队 ，尽管plotly功能齐全
，却一直沒有获得广泛运用，绝大多数py开发者 ，仍在应用老旧的matplotlib
，在其中最重要的缘故，便是plotly的设定过度繁杂。折光率 ，plotly发布了其简单化插口：Plotly Express
，通称：px 。

Plotly Express是对Plotly.py的高級封裝，内嵌的好用 ，当代的制图模版
，客户只需启用简易的API函数，就可以迅速形成好看的互动式数据图表
。

Plotly Express内嵌的数据图表组成 ，包含了90％常见的制图必须 ，Python绘图
，首先推荐Plotly Express。

封裝图表说明

scatter：散点图在散点图中，每排data_frame由3D室内空间中的标记标记表明；

scatter_3d：三维散点图在三维散点图中 ，每排data_frame由三维室内空间中的标记标记表明；

scatter_polar：极坐标系散点图在极坐标系散点图中
，每排data_frame由极坐标系中的标记标记表明；

scatter_ternary：三元散点图在三元散点图中，每排data_frame由三元座标中的标记标记表明；

scatter_mapbox：地形图散点图在Mapbox散点图中 ，每排data_frame都由Mapbox地图上的标记标记表明；

scatter_geo：经度纬度散点图在自然地理散点图中
，每排data_frame都由地图上的标记标记表明；

scatter_matrix：引流矩阵散点图在散点图引流矩阵（或SPLOM）中，每排data_frame由好几个标记标记表明 ，在3D散点图的网格图的每一个单元格中有一个
，其将每对规格相互相对性相对性；

density_contour：相对密度等值线图（双自变量遍布）在相对密度等值线图中，行data_frame被组成在一起 ，变成轮廊标记
，以数据可视化该值的聚合函数histfunc（比如：记数或总数）的3D遍布z ；

density_heatmap：相对密度热力地图（双自变量遍布）在相对密度热图中，行data_frame被组成在一起 ，变成五颜六色矩形框细分化 ，以数据可视化该值的聚合函数histfunc（比如：记数或总数）的3D遍布z；

line：线条图案在3D线图中
，每排data_frame表明为3D室内空间中折线标记的顶部；

line_polar：极坐标系线条图案在极线图中，每排data_frame表明为极坐标系中折线标记的顶部；

line_ternary：三元线条图案在三元线图中 ，每排data_frame表明为三元座标中折线标记的顶尖；

line_mapbox：地形图线条图案在Mapbox线图中
，每一行data_frame表明为Mapbox地图上折线标记的顶部；

line_geo：经度纬度线条图案在自然地理线图中，每一行data_frame表明为地图上折线标记的顶部；

parallel_coordinates：平行坐标图在平行坐标图中 ，每排data_frame由折线标记表明
，这家银行线标记隔开成平行面轴，每一个平行面轴相匹配一个平行面轴的规格；

parallel_categories：并行处理类型图在并行处理类型（或平行面集）图中 ，每排data_frame与别的共享资源同样值的行组成
，规格随后根据平行面轴两端对齐为折线标记，每一个平行面轴相匹配一个规格；

地区：沉积地区图在沉积地区图中 ，每排data_frame表明为3D室内空间中折线标记的顶尖 。持续折线中间的地区被添充；

bar：条形图在条型图中
，每排data_frame表明为矩形框标记；

bar_polar：极坐标系条形图在极坐标系条型图中，每一行都data_frame表明为极坐标系中的契形标记；

小提琴图：小提琴图在大提琴图中 ，将data_frame每一行分构成一个曲线图标记 ，刹车踏板数据可视化其的遍布；

box：箱形图在箱型图中
，data_frame的每一行被组成在一起变成盒须标记，以显示信息他们的遍布；

strip：条形图在条形图中 ，每排data_frame表明为类型中的主轴轴承标记； l

条形图：条形图在直方图中
，每排data_frame被组成在一起变成矩形框标记，以数据可视化该值的聚合函数histfunc（比如 ，记数或总数）的1D遍布y（或是x
，假如orientation是'h'时）；

choropleth：等高线（值）区域地图在等价地区图中，每排data_frame由地图上的五颜六色地区标记表明；

展现动漫散点图

美术绘画散点图的数据图表是：scatter ，详尽编码以下：

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])

显示信息結果为：

 

动漫条形图

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()

显示信息結果以下：