02 使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化 一旦导入Plotly Express（通常是 px ），大多数绘图只需要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，并简单描述你想要制作的图...散点图矩阵（SPLOM）允许你可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ ?...甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：你可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变你的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...你可以使用 color_discrete_map （以及其他 * _map 参数）将特定颜色固定到特定数据值（如果这对你的示例有意义）。
最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab...使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化 一旦导入Plotly Express（通常是 px ），大多数绘图只需要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，并简单描述你想要制作的图...散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。 数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！...甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。
最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab...使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化 一旦导入Plotly Express（通常是 px ），大多数绘图只需要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，并简单描述你想要制作的图...通过这些，您可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据探索。...甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。
Python的一个高级可视化库plotly_express是目前使用和见识过最棒的可视化库，通过这篇文章来入门这个可视化神器。 这篇文章可能不仅仅是入门? ?...均是动态可交互式图形 \color{red}{Attention}：下面的所有图在jupyter notebool均是动态可交互式图形 什么是plotly_express 首先，我们看看官网上对plotly_express...安装与使用 安装非常简单，使用pip命令即可 使用的时候，导入import之后一般是用px别名 pip install plotly_express # 安装 import plotly_express...分块facet_col+滚动条animation_frame px.scatter(gapminder # 绘图使用的数据 ,x="gdpPercap" # 横纵坐标使用的数据...当参数color指定的列不是数值数据时，该参数用于将特定颜色分配给，与特定值对应的标记，color_discrete_map中的键为color表示的列值。
树状图适合比较层次结构内的比例，但是不适合显示最大类别与各数据点之间的层次结构级别，后面的旭日图可更加直观地显示这些内容。...不含任何分层数据（类别的一个级别）的旭日图与圆环图类似，但具有多个级别的类别的旭日图显示外环与内环的关系。...离散分类下同柱状图 4. 箱型图 箱型图又称盒须图，用于显示数据到四分位点的分布，突出显示平均值和离群值。箱形可能具有可垂直延长的名为“须线”的线条。...瀑布图 6. 漏斗图 漏斗图显示流程中多个阶段的值。 例如，可以使用漏斗图来显示游戏注册付费流程中每个阶段的潜在玩数。通常情况下，值逐渐减小，从而使条形图呈现出漏斗形状。...对比漏斗图 7. 股价图 以特定顺序排列在工作表的列或行中的数据可以绘制为股价图。 顾名思义，股价图可以显示股价的波动。
本教程将解释如何使用 Python 在 Plotly 图形上手动添加图例文本大小和颜色。在本教程结束时，您将能够在强大的 Python 数据可视化包 Plotly 的帮助下创建交互式图形和图表。...Plotly Express 库创建散点图，其中包含来自熊猫数据帧 'df' 的 x 和 y 数据。...DataFrame（） 方法，用于从数据字典创建数据帧。 然后使用 px.scatter（） 方法创建散点图。数据帧中的“考试 1 分数”和“考试 2 分数”列分别用作 x 轴和 y 轴。...然后我们将情节的标题设置为“按性别划分的考试成绩”。 最后，使用 fig.update_layout（） 方法自定义图的图例。...要创建散点图，使用了 Plotly Express 中的 px.scatter（） 函数，并将数据集中的“total_bill”和“tip”列指定为图的 x 轴和 y 轴。
一文爱上可视化神器Plotly_express 一文爱上可视化神器plotly_express目前使用和见识过最棒的可视化库。...安装与使用 安装非常简单，使用pip命令即可 使用的时候，导入import之后一般是用px别名 pip install plotly_express # 安装 import plotly_express...列中的值用于为动画帧指定标记，即设置滑动条； animation_group：指定列名。...当参数color指定的列不是数值数据时，该参数用于将特定颜色分配给，与特定值对应的标记，color_discrete_map中的键为color表示的列值。...该参数用于将特定符号分配给，与特定值对应的标记，symbol_map中的键为symbol表示的列值。
Plotly的独特之处在于它能够生成交互式图表，允许用户动态缩放、平移数据并与数据交互。 使用pip命令进行安装。...使用NumPy生成样本数据，然后使用Plotly的go.Scatter创建线条图。...Plotly Express使用来自Gapminder数据集的数据创建一个气泡地图。...# 显示图表 fig.show() 使用Plotly Express创建小提琴图，数据集分布统计情况。...(产品a)的多个属性(类别)。
例如，使用graph_objects，我可以生成混合子图，并且重要的是，可以覆盖多种类型的数据（例如时间序列）。...这一次，请注意我们如何在groupby方法中包含types列，然后将types指定为要计数的列。 在一个列中，用分类聚合计数将dataframe分组。...Plotly Express使用样本数据生成的图是什么样子的。...有人想要在条形图中添加趋势线，当我们使用Plotly Express来生成趋势线时，它也会创建数据点——这些数据点可以作为普通的x、y数据访问，就像dataframe中的计数一样。...注意，我们使用Graph Objects将两类数据绘制到一个图中，但使用Plotly Express为每个类别的趋势生成数据点。
Plotly是一个功能强大、用途广泛的Python库，提供了多种工具用于创建交互式、视觉上引人入胜的图表。在本文中，我们将深入探索Plotly的世界，通过高级Python代码示例来探索其特性和功能。...我们使用 NumPy 生成样本数据，然后使用 Plotly 的go.Scatter创建线图。...Express绘制了一个小提琴图，这是一种用于展示数据集分布统计的方法。...该图表示单个数据点的多个属性（类别）。...请尝试使用本文提供的代码示例，深入了解 Plotly 的功能，以提升您的数据可视化技能。
财务类图表，如漏斗图、烛台图等。 气泡图、密度图等。 生物信息类等其它图表。 以上解释了为什么你应该使用 plotly 而不是 matplotlib 或 seaborn 进行绘图。...印度和中国的人口 现在，我们要创建一个条形图，来展示印度和中国的人口随时间的变化。使用 plotly graph 对象模块创建绘图，分成2个步骤： 1. 设置图形函数，我们将在其中设置数据参数。...数据参数设置为一个列表，其中包含印度和中国的条形图函数 (go.Bar)。在 bar 函数中，我们将 x 轴设置为年份列，将 y 轴设置为人口列，将标记国家-颜色设置为印度-红色，中国-蓝色。 2....使用以下代码，我们可以用 plotly express 模块的散点函数创建气泡图。...animation_frame：用于标记动画帧的dataframe列的值。在我们的示例中，参数设置为年份列。
我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API，可以轻松创建多种类型的绘图，包括人口金字塔。...plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的 pandas。...接下来，我们使用 read_csv（） 函数将人口数据从 CSV 文件加载到 pandas 数据帧中。...然后，我们创建 px.bar（） 函数，该函数将数据帧作为第一个参数，并采用其他几个参数来指定绘图布局和样式。 x 参数指定要用于条形长度的变量，条形长度是每个年龄组中的人数。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。
光看一行行一列列的数据，可能需要很久才能得出一些结论，但是经过可视化，我们可以轻松的以各种形式的可视化快速掌握结论，从而辅助决策。...本文总结介绍了多种可视化图及其适合使用场景，并同时展示使用了常用的绘图包（plotly、 seaborn 和 matplotlib ）绘制这些图的代码。 条形图 条形图是用矩形条显示分类数据的图形。...这个洞使它看起来像一个甜甜圈，它的名字由此而来。 甜甜圈图也可称为环图，环图本质是饼图将中间区域挖空；环图相对于饼图空间的利用率更高，比如我们可以使用它的空心区域显示文本信息，标题等。...象形图 它使用图标来提供一小组离散数据的更具吸引力的整体视图。图标代表基础数据的主题或类别。例如，人口数据将使用人的图标。每个图标可以代表一个或多个（例如一百万）个单位。...数据的并排比较在图标的列或行中完成。这是为了将每个类别相互比较。 plotly code 在 plotly 中，标记符号可以与 graph_objs Scatter 一起使用。
而很多时候，一张漂亮的可视化图表就足以胜过千言万语。本文将介绍 5 种基于 Plotly 的可视化方法，你会发现，原来可视化不仅可用直方图和箱形图，还能做得如此动态好看甚至可交互。...本文将介绍 5 种非传统的可视化技术，可让你的数据故事更漂亮和更有效。这里将使用 Python 的 Plotly 图形库（也可通过 R 使用），让你可以毫不费力地生成动画图表和交互式图表。 ?...那么，Plotly 有哪些好处？Plotly 的整合能力很强：可与 Jupyter Notebook 一起使用，可嵌入网站，并且完整集成了 Dash——一种用于构建仪表盘和分析应用的出色工具。...如果你想通过一个或多个类别变量来分解一个给定的量，那就用太阳图吧。 假设我们想根据性别和每天的时间分解平均小费数据，那么相较于表格，这种双重 group by 语句可以通过可视化来更有效地展示。 ?...这里，每一根弦都代表单个观察。这是一种可用于识别离群值（远离其它数据的单条线）、聚类、趋势和冗余变量（比如如果两个变量在每个观察上的值都相近，那么它们将位于同一水平线上，表示存在冗余）的好用工具。
Express是对 Plotly.py 的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板，用户只需调用简单的API函数，即可快速生成漂亮的互动图表，可满足90%以上的应用场景。...plotly.express附带了一些用于演示、教育和测试目的的内置数据集。 这些数据以CSV格式存储在包的目录下，以pandas类型获取到数据，方便进行图表功能测试。...y(或者x，如果orientation是'h'时)； 21、pie：饼图 在饼图中，数据帧的每一行表示为饼图的扇区。...22、treemap：树状图 树状图将层次数据表示为嵌套的矩形扇区。 23、sunburst：圆环图 圆环图将层次数据表示为在同心环的多个级别上布置的扇区。...)的2D分布 z； 33、density_mapbox：Mapbox密度图 在Mapbox密度图中，每一行数据帧都会影响地图上相应点周围区域的颜色强度 plotly.graph_objects
本文将通过绘制中国省级 Choropleth 地图来解释如何使用 plotly 绘制 Choropleth 地图，主要有两种方法：底层 API plotly.graph_objects.Choroplethmapbox...和高层 API plotly.express.choropleth_mapbox，数据是 COVID-19 在某一天的疫情数据。...f) df = pd.read_csv('data.csv') plotly 的绘图逻辑 使用 plotly 绘图，其实就是两点：data 和 layout，即数据和布局。...其实所有绘图都是这样，只不过在 plotly 里体现得尤为明显，尤其是底层 API。 data 决定绘图所使用的数据，比如绘制股票折线图用的股票历史数据，绘制疫情地图用的疫情数据。...详细参数可参考其官方文档。其实大部分参数是异曲同工的，下面我同样使用相同的数据来绘制地图，解释下。
而很多时候，一张漂亮的可视化图表就足以胜过千言万语。本文将介绍 5 种基于 Plotly 的可视化方法，你会发现，原来可视化不仅可用直方图和箱形图，还能做得如此动态好看甚至可交互。...本文将介绍 5 种非传统的可视化技术，可让你的数据故事更漂亮和更有效。这里将使用 Python 的 Plotly 图形库（也可通过 R 使用），让你可以毫不费力地生成动画图表和交互式图表。...那么，Plotly 有哪些好处？Plotly 的整合能力很强：可与 Jupyter Notebook 一起使用，可嵌入网站，并且完整集成了 Dash——一种用于构建仪表盘和分析应用的出色工具。...如果你想通过一个或多个类别变量来分解一个给定的量，那就用太阳图吧。 假设我们想根据性别和每天的时间分解平均小费数据，那么相较于表格，这种双重 group by 语句可以通过可视化来更有效地展示。...这里，每一根弦都代表单个观察。这是一种可用于识别离群值（远离其它数据的单条线）、聚类、趋势和冗余变量（比如如果两个变量在每个观察上的值都相近，那么它们将位于同一水平线上，表示存在冗余）的好用工具。
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