本文链接：https://blog.csdn.net/leadingsci/article/details/89762892
参考：[Python 可视化神器：Plotly Express 入门之路](http://liyangbit.com/pythonvisualization/Plotly-Express-introduction-cn/#%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%88%86%E5%B8%83 )
文章目录
参考文章
参考官网
1. 散点图
画散点图
通过染色进行分类
通过大小分类
分面
动态横纵坐标
柱状图
梯形图
提琴图
边界图
参考文章
Python 可视化神器：Plotly Express 入门之路
http://liyangbit.com/pythonvisualization/Plotly-Express-introduction-cn/#可视化分布
参考官网
Plotly Express: a Walkthrough逐步演示
https://nbviewer.jupyter.org/github/plotly/plotly\_express/blob/master/walkthrough.ipynb
1. 散点图
散点图，它只是px.scatter（data，x =“column_name”，y =“column_name”）
以下是 内置的 Gapminder 数据集 的示例，显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：
# 导入模块import plotly_express as px# 导入数据集gapminder = px.data.gapminder()
在这里插入图片描述
# 筛选年份gapminder2007 = gapminder.query('year == 2007')
在这里插入图片描述
画散点图
# 做散点图px.scatter(gapminder2007, x='gdpPercap', y='lifeExp')
在这里插入图片描述
如果你想通过大陆区分它们，你可以使用 color 参数为你的点着色，由 px 负责设置默认颜色，设置图例等：
通过染色进行分类
px.scatter(gapminder2007, x='gdpPercap', y='lifeExp',color="continent")
在这里插入图片描述
这里的每一点都是一个国家，所以也许我们想要按国家人口来衡量这些点…… 没问题：这里也有一个参数来设置，它被称为 size：
通过大小分类
px.scatter(gapminder2007, x="gdpPercap", y="lifeExp", color="continent", size="pop", size_max=60)
在这里插入图片描述
如果你好奇哪个国家对应哪个点？ 可以添加一个 hover_name ，您可以轻松识别任何一点：只需将鼠标放在您感兴趣的点上即可！ 事实上，即使没有 hover_name ，整个图表也是互动的：
px.scatter(gapminder2007, x='gdpPercap', y='lifeExp',color="continent",size = "pop",size_max=20,hover_name="country")
分面
也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲，就像着色点一样容易，并且让我们使用 x轴 对数（log_x）以便在我们在图表中看的更清晰：
在这里插入图片描述
动态横纵坐标
也许你不仅仅对 2007年 感兴趣，而且你想看看这张图表是如何随着时间的推移而演变的。 可以通过设置 animation_frame =“year” （以及 animation_group =“country” 来标识哪些圆与控制条中的年份匹配）来设置动画。 在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。 我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒：
px.scatter(gapminder, x="gdpPercap", y="lifeExp",size="pop", size_max=60, color="continent", hover_name="country", animation_frame="year", animation_group="country", log_x=True, range_x=[100,100000], range_y=[25,90], labels=dict(pop="Population", gdpPercap="GDP per Capita", lifeExp="Life Expectancy"))
在这里插入图片描述
事实上，Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。 条形图（Bar）有二维笛卡尔和极坐标风格。进行可视化时，您可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours）。 大多数二维笛卡尔图接受连续或分类数据，并自动处理日期/时间数据。 可以查看我们的图库 (ref-3) 来了解每个图表的例子。
柱状图
tips = px.data.tips()tipspx.histogram(tips, x="total_bill", y="tip", histfunc="sum", color="smoker")
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
梯形图
px.box(tips, x="total_bill", y="day", orientation="h", color="smoker", notched=True, category_orders={"day": ["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"]})
在这里插入图片描述
提琴图
px.violin(tips, y="tip", x="smoker", color="sex", box=True, points="all")
在这里插入图片描述
边界图
px.scatter(tips, x="total_bill", y="tip", color="smoker", trendline="ols", marginal_x="violin", marginal_y="box")
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