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这篇文章主要介绍python中Plotly Express指的是什么,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
python的五大特点:1.简单易学,开发程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象,与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性,Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性,Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源,Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
一、Plotly Express介绍
1、lotly是新一代的数据可视化神器,折射率,plotly推出了其简化接口:Plotly Express,简称:px。
2、是对Plotly.py的高级封装,内置的实用,现代的绘图模板,用户只需调用简单的API函数,即可快速生成漂亮的交互式图表。
3、Plotly Express内置的图表组合,涵盖了90%常用的绘图需要,Python画图,首推Plotly Express。
二、Plotly Express使用说明
1、scatter:散点图在散点图中,每行data_frame由2D空间中的符号标记表示;
2、scatter_3d:三维散点图在3D散点图中,每行data_frame由3D空间中的符号标记表示;
3、scatter_polar:极坐标散点图在极坐标散点图中,每行data_frame由极坐标中的符号标记表示;
4、scatter_ternary:三元散点图在三元散点图中,每行data_frame由三元坐标中的符号标记表示;
5、scatter_mapbox:地图散点图在Mapbox散点图中,每行data_frame都由Mapbox地图上的符号标记表示;
6、scatter_geo:地理坐标散点图在地理散点图中,每行data_frame都由地图上的符号标记表示;
7、scatter_matrix:矩阵散点图在散点图矩阵(或SPLOM)中,每行data_frame由多个符号标记表示,在2D散点图的网格的每个单元格中有一个,其将每对尺寸彼此相对相对;
8、density_contour:密度等值线图(双变量分布)在密度等值线图中,行data_frame被组合在一起,成为轮廓标记,以可视化该值的聚合函数histfunc(例如:计数或总和)的2D分布z 。
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