本文共 1236 字，大约阅读时间需要 4 分钟。

Plotly Express详解

Plotly Express是Plotly.py的一个高级封装，致力于为Python开发者提供一个简洁而现代的数据可视化接口。尽管Plotly功能强大，但由于其设置复杂，许多开发者仍然习惯使用传统的matplotlib。Plotly Express的目标是在不增加学习成本的情况下，为用户提供更便捷的图表生成工具。

发散图表功能说明

Plotly Express提供了覆盖常用图表类型的丰富功能，方便用户快速生成交互式图表。以下是常见的主要图表类型及其说明：

• 散点图(scatter)：将数据点在2D、3D、极坐标或三元空间中进行可视化。
• 条形图(bar)：适合展示不同类别的数据分布。
• 箱形图(box)：通过盒须图直观显示数据的中位数、四分位数及偏差范围。
• 热力图(Heatmap)：通过颜色渐变展示数据的二维分布。
• 地图图(Mapbox)：集成高质量地图为数据可视化提供便利。

动画化展示

Plotly Express支持通过参数设定将数据动态展示，极大提升图表的可交互性和表现力。

动画散点图展示

以下代码展示了如何使用Plotly Express生成动态散点图：

import plotly.express as px# 从gapminder数据中获取数据df = px.data.gapminder()# 生成带动画效果的散点图fig = 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])# 显示图表fig.show()

动画条形图

以下代码展示了如何生成具有动画效果的条形图：

import plotly.express as px# 从gapminder数据中获取数据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()

这些示例代码展示了Plotly Express在数据可视化领域的强大能力，适合用于快速生成高质量交互式图表。通过简单的API调用，开发者可以轻松实现数据的直观呈现和动态展示。