前言
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以下文章來自于Python技術，作者：派森醬
可視化神器Plotly_Express詳解
Plotly是新一代的資料可視化神器，TopQ擴展開源團隊，雖然plotly功能強大，卻一直沒有得到廣泛應用，大部分py開發人員，還在使用陳舊的matplotlib，其中最重要的原因，就是plotly的設定過于繁瑣，折射率，plotly推出了其簡化介面：Plotly Express，簡稱：px，
Plotly Express是對Plotly.py的高級封裝，內置的實用，現代的繪圖模板，用戶只需呼叫簡單的API函式，即可快速生成漂亮的互動式圖表，
Plotly Express內置的圖表組合，涵蓋了90％常用的繪圖需要，Python畫圖，首推Plotly Express，
封裝圖表說明
scatter：散點圖在散點圖中，每行data_frame由2D空間中的符號標記表示；
scatter_3d：三維散點圖在3D散點圖中，每行data_frame由3D空間中的符號標記表示；
scatter_polar：極坐標散點圖在極坐標散點圖中，每行data_frame由極坐標中的符號標記表示；
scatter_ternary：三元散點圖在三元散點圖中，每行data_frame由三元坐標中的符號標記表示；
scatter_mapbox：地圖散點圖在Mapbox散點圖中，每行data_frame都由Mapbox地圖上的符號標記表示；
scatter_geo：地理坐標散點圖在地理散點圖中，每行data_frame都由地圖上的符號標記表示；
scatter_matrix：矩陣散點圖在散點圖矩陣（或SPLOM）中，每行data_frame由多個符號標記表示，在2D散點圖的網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（雙變數分布）在密度等值線圖中，行data_frame被組合在一起，成為輪廓標記，以可視化該值的聚合函式histfunc（例如：計數或總和）的2D分布z ；
density_heatmap：密度熱力圖（雙變數分布）在密度熱圖中，行data_frame被組合在一起，成為彩色矩形細分，以可視化該值的聚合函式histfunc（例如：計數或總和）的2D分布z；
line：線條圖在2D線圖中，每行data_frame表示為2D空間中折線標記的頂端；
line_polar：極坐標線條圖在極線圖中，每行data_frame表示為極坐標中折線標記的頂端；
line_ternary：三元線條圖在三元線圖中，每行data_frame表示為三元坐標中折線標記的尖端；
line_mapbox：地圖線條圖在Mapbox線圖中，每一行data_frame表示為Mapbox地圖上折線標記的頂端；
line_geo：地理坐標線條圖在地理線圖中，每一行data_frame表示為地圖上折線標記的頂端；
parallel_coordinates：平行坐標圖在平行坐標圖中，每行data_frame由折線標記表示，該行線標記分隔成平行軸，每個平行軸對應一個平行軸的尺寸；
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記，每個平行軸對應一個尺寸；
區域：堆積區域圖在堆積區域圖中，每行data_frame表示為2D空間中折線標記的尖端，連續折線之間的區域被填充；
bar：條形圖在條形圖中，每行data_frame表示為矩形標記；
bar_polar：極坐標條形圖在極坐標條形圖中，每一行都data_frame表示為極坐標中的楔形標記；
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記，以可視化該值的聚合函式histfunc（例如，計數或總和）的1D分布y（或者x，如果orientation是'h'時）；
choropleth：等高（值）區域地圖在等值區域圖中，每行data_frame由地圖上的彩色區域標記表示；
呈現影片散點圖
繪畫散點圖的圖表是：scatter，詳細代碼如下：
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])
顯示結果為：
影片條形圖
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()
顯示結果如下：
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