Python可視化神器Plotly Express庫

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Plotly Express 是一個新的高級 Python 可視化庫：它是 Plotly.py 的高級封裝，它為復雜的圖表提供了一個簡單的語法。 受 Seaborn 和 ggplot2 的啟發，它專門設計為具有簡潔，一致且易于學習的 API ：只需一次導入，您就可以在一個函數調用中創建豐富的交互式繪圖，包括分面繪圖（faceting）、地圖、動畫和趨勢線。 它帶有數據集、顏色面板和主題，就像 Plotly.py 一樣。Plotly Express 完全免費：憑借其寬松的開源 MIT 許可證，您可以隨意使用它（是的，甚至在商業產品中！）。 最重要的是，Plotly Express 與 Plotly 生態系統的其他部分完全兼容：在您的 Dash 應用程序中使用它，使用 Orca 將您的數據導出為幾乎任何文件格式，或使用JupyterLab 圖表編輯器在 GUI 中編輯它們！

用 pip install plotly_express 命令可以安裝 Plotly Express。

使用 Plotly Express 輕松地進行數據可視化

一旦導入Plotly Express（通常是 px ），大多數繪圖只需要一個函數調用，接受一個整潔的Pandas dataframe，并簡單描述你想要制作的圖。 如果你想要一個基本的散點圖，它只是px.scatter（data，x =“column_name”，y =“column_name”）。

以下是 內置的 Gapminder 數據集 的示例，顯示2007年按國家/地區的人均預期壽命和人均GDP 之間的趨勢：

如果你想通過大陸區分它們，你可以使用 color 參數為你的點著色，由 px 負責設置默認顏色，設置圖例等：

這里的每一點都是一個國家，所以也許我們想要按國家人口來衡量這些點...... 沒問題：這里也有一個參數來設置，它被稱為 size：

如果你好奇哪個國家對應哪個點？ 可以添加一個 hover_name ，您可以輕松識別任何一點：只需將鼠標放在您感興趣的點上即可！ 事實上，即使沒有 hover_name ，整個圖表也是互動的：

也可以通過 facet_col =”continent“ 來輕松劃分各大洲，就像著色點一樣容易，并且讓我們使用 x軸 對數（log_x）以便在我們在圖表中看的更清晰：

也許你不僅僅對 2007年 感興趣，而且你想看看這張圖表是如何隨著時間的推移而演變的。 可以通過設置 animation_frame =“year” （以及 animation_group =“country” 來標識哪些圓與控制條中的年份匹配）來設置動畫。 在這個最終版本中，讓我們在這里調整一些顯示，因為像“gdpPercap” 這樣的文本有點難看，即使它是我們的數據框列的名稱。 我們可以提供更漂亮的“標簽” （labels），可以在整個圖表、圖例、標題軸和懸停（hovers）中應用。 我們還可以手動設置邊界，以便動畫在整個過程中看起來更棒：

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