主要观点总结
文章介绍了Plotly Express库的简介及其提供的主要功能，包括散点图、折线图、条形图、饼状图、直方图、提琴图、2D密度热力图、3D散点图和折线图以及多维散点图矩阵等的绘制。
关键观点总结
关键观点1: Plotly Express是Python的交互式库，具有简洁、一致且易于学习的API。
文章介绍了Plotly Express的主要特点和优势。
关键观点2: 使用Plotly Express可以方便地创建丰富的交互式绘图。
文章通过示例代码展示了如何使用Plotly Express创建不同类型的图表。
关键观点3: Plotly Express提供了多种图表类型，包括散点图、折线图、条形图、饼状图、直方图等。
文章详细描述了如何使用这些图表类型，并给出了相应的示例代码。
关键观点4: Plotly Express具有强大的交互性功能。
文章最后强调了交互性功能的重要性，并鼓励读者自己运行代码体验。
文章预览
Plotly Express 是 Python 交互式库 Plotly 的高级组件，受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ，只需一次导入Pandas dataframe，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图。 散点图 import plotly.express as px fig = px.scatter(x=[ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 ], y=[ 0 , 1 , 4 , 9 , 16 ]) fig.show() import plotly.express as px df = px.data.iris() # iris is a pandas DataFrame fig = px.scatter(df, x= "sepal_width" , y= "sepal_length" ) fig.show() 折线图 import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query( "country=='Canada'" ) fig = px.line(df, x= "year" , y= "lifeExp" , title= 'Life expectancy in Canada' ) fig.show() 条形图 import plotly.express as px data_canada = px.data.gapminder().query( "country == 'Canada'" ) fig = px.bar(data_canada, x= 'year' , y= 'pop' ) fig.show() 饼状图 import plotly.express as
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