這篇文章主要介紹“Python Plotly怎么使用”，在日常操作中，相信很多人在Python Plotly怎么使用問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Python Plotly怎么使用”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！
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Plotly是新一代的數(shù)據(jù)可視化神器，TopQ擴(kuò)展開源團(tuán)隊，雖然plotly功能強(qiáng)大，卻一直沒有得到廣泛應(yīng)用，大部分py開發(fā)人員，還在使用陳舊的matplotlib，其中最重要的原因，就是plotly的設(shè)置過于繁瑣。折射率，plotly推出了其簡化接口：Plotly Express，簡稱：px。
Plotly Express是對Plotly.py的高級封裝，內(nèi)置的實用，現(xiàn)代的繪圖模板，用戶只需調(diào)用簡單的API函數(shù)，即可快速生成漂亮的交互式圖表。
Plotly Express內(nèi)置的圖表組合，涵蓋了90％常用的繪圖需要，Python畫圖，首推Plotly Express。
scatter：散點圖在散點圖中，每行data_frame由2D空間中的符號標(biāo)記表示；
scatter_3d：三維散點圖在3D散點圖中，每行data_frame由3D空間中的符號標(biāo)記表示；
scatter_polar：極坐標(biāo)散點圖在極坐標(biāo)散點圖中，每行data_frame由極坐標(biāo)中的符號標(biāo)記表示；
scatter_ternary：三元散點圖在三元散點圖中，每行data_frame由三元坐標(biāo)中的符號標(biāo)記表示；
scatter_mapbox：地圖散點圖在Mapbox散點圖中，每行data_frame都由Mapbox地圖上的符號標(biāo)記表示；
scatter_geo：地理坐標(biāo)散點圖在地理散點圖中，每行data_frame都由地圖上的符號標(biāo)記表示；
scatter_matrix：矩陣散點圖在散點圖矩陣（或SPLOM）中，每行data_frame由多個符號標(biāo)記表示，在2D散點圖的網(wǎng)格的每個單元格中有一個，其將每對尺寸彼此相對相對；
density_contour：密度等值線圖（雙變量分布）在密度等值線圖中，行data_frame被組合在一起，成為輪廓標(biāo)記，以可視化該值的聚合函數(shù)histfunc（例如：計數(shù)或總和）的2D分布z ；
density_heatmap：密度熱力圖（雙變量分布）在密度熱圖中，行data_frame被組合在一起，成為彩色矩形細(xì)分，以可視化該值的聚合函數(shù)histfunc（例如：計數(shù)或總和）的2D分布z；
line：線條圖在2D線圖中，每行data_frame表示為2D空間中折線標(biāo)記的頂端；
line_polar：極坐標(biāo)線條圖在極線圖中，每行data_frame表示為極坐標(biāo)中折線標(biāo)記的頂端；
line_ternary：三元線條圖在三元線圖中，每行data_frame表示為三元坐標(biāo)中折線標(biāo)記的尖端；
line_mapbox：地圖線條圖在Mapbox線圖中，每一行data_frame表示為Mapbox地圖上折線標(biāo)記的頂端；
line_geo：地理坐標(biāo)線條圖在地理線圖中，每一行data_frame表示為地圖上折線標(biāo)記的頂端；
parallel_coordinates：平行坐標(biāo)圖在平行坐標(biāo)圖中，每行data_frame由折線標(biāo)記表示，該行線標(biāo)記分隔成平行軸，每個平行軸對應(yīng)一個平行軸的尺寸；
parallel_categories：并行類別圖在并行類別（或平行集）圖中，每行data_frame與其他共享相同值的行組合，尺寸然后通過平行軸對齊為折線標(biāo)記，每個平行軸對應(yīng)一個尺寸；
區(qū)域：堆積區(qū)域圖在堆積區(qū)域圖中，每行data_frame表示為2D空間中折線標(biāo)記的尖端。連續(xù)折線之間的區(qū)域被填充；
bar：條形圖在條形圖中，每行data_frame表示為矩形標(biāo)記；
bar_polar：極坐標(biāo)條形圖在極坐標(biāo)條形圖中，每一行都data_frame表示為極坐標(biāo)中的楔形標(biāo)記；
小提琴圖：小提琴圖在小提琴圖中，將data_frame每一行分組成一個曲線標(biāo)記，剎車可視化其的分布；
box：箱形圖在箱形圖中，data_frame的每一行被組合在一起成為盒須標(biāo)記，以顯示它們的分布；
strip：長條圖在長條圖中，每行data_frame表示為類別中的主軸標(biāo)記； l
直方圖：直方圖在直方圖中，每行data_frame被組合在一起成為矩形標(biāo)記，以可視化該值的聚合函數(shù)histfunc（例如，計數(shù)或總和）的1D分布y（或者x，如果orientation是'h'時）；
choropleth：等高（值）區(qū)域地圖在等值區(qū)域圖中，每行data_frame由地圖上的彩色區(qū)域標(biāo)記表示；
繪畫散點圖的圖表是：scatter，詳細(xì)代碼如下：
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])
顯示結(jié)果為：
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()
到此，關(guān)于“Python Plotly怎么使用”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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