今天给大家推荐一个可视化神器 - Plotly_express ,上手非常的简单,基本所有的图都只要一行代码就能绘出一张非常酷炫的可视化图。
以下是这个神器的详细使用方法,文中附含大量的 GIF 动图示例图。
>本期小编推送2021初学者一定会用到的Python资料,含有小编自己呕心沥血整理的免费书籍/视频/在线文档和编辑器/源代码,关于`Python`的安装qun:850973621
本文中介绍的一个可视化神器:`plotly_express`,将会从以下几个方面进行讲解:
* `plotly_express`简介
* `plotly_express`安装
* 基于`plotly_express`绘制多种图形
## 1\. 环境准备
本文的是在如下环境下测试完成的。
* Python3.7
* Jupyter notebook
* Pandas1.1.3
* Plotly_express0.4.1
其中 Plotly_express0.4.1 是本文的主角,安装它非常简单,只需要使用 pip install 就可以
```
$ python3 -m pip install plotly_express
复制代码
```
## 2\. 概述
在说 `plotly_express`之前,我们先了解下`plotly`。`Plotly`是新一代的可视化神器,由`TopQ`量化团队开源。虽然`Ploltly`功能非常之强大,但是一直没有得到重视,主要原因还是其设置过于繁琐。因此,`Plotly`推出了其简化接口:`Plotly_express`,下文中统一简称为`px`。
`px`是对`Plotly.py`的一种高级封装,其内置了很多实用且现代的绘图模板,用户只需要调用简单的API函数即可实用,从而快速绘制出漂亮且动态的可视化图表。
`px`是完全免费的,用户可以任意使用它。最重要的是,`px`和`plotly`生态系统的其他部分是完全兼容的。用户不仅可以在`Dash`中使用,还能通过`Orca`将数据导出为几乎任意文件格式。
官网的学习资料:
px的安装是非常简单的,只需要通过`pip install plotly_express`来安装即可。安装之后的使用:
```
import plotly_express as px
复制代码
```
## 3\. 开始绘图
接下来我们通过px中自带的数据集来绘制各种精美的图形。
* gapminder
* tips
* wind
### 3.1 数据集
首先我们看下`px`中自带的数据集:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly_express as px # 现在这种方式也可行:import plotly.express as px
# 数据集
gapminder = px.data.gapminder()
gapminder.head() # 取出前5条数据
复制代码
```
[图片上传中...(image-29b5fe-1610175950383-38)]
我们看看全部属性值:
[图片上传中...(image-a5777a-1610175950383-37)]
### 3.2 线型图
线型图line在可视化制图中是很常见的。利用px能够快速地制作线型图:
```
# line 图
fig = px.line(
gapminder, # 数据集
x="year", # 横坐标
y="lifeExp", # 纵坐标
color="continent", # 颜色的数据
line_group="continent", # 线性分组
hover_name="country", # 悬停hover的数据
line_shape="spline", # 线的形状
render_mode="svg" # 生成的图片模式
)
fig.show()
复制代码
```
[图片上传中...(image-9e6fc4-1610175950382-36)]
再来制作面积图:
```
# area 图
fig = px.area(
gapminder, # 数据集
x="year", # 横坐标
y="pop", # 纵坐标
color="continent", # 颜色
line_group="country" # 线性组别
)
fig.show()
复制代码
```
[图片上传中...(image-2658c1-1610175950382-35)]
### 3.3 散点图
散点图的制作调用`scatter`方法:
[图片上传中...(image-d08e3c-1610175950382-34)]
指定size参数还能改变每个点的大小:
```
px.scatter(
gapminder2007 # 绘图DataFrame数据集
,x="gdpPercap" # 横坐标
,y="lifeExp" # 纵坐标
,color="continent" # 区分颜色
,size="pop" # 区分圆的大小
,size_max=60 # 散点大小
)
复制代码
```
[图片上传中...(image-52070c-1610175950382-33)]
通过指定`facet_col`、`animation_frame`参数还能将散点进行分块显示:
```
px.scatter(
gapminder # 绘图使用的数据
,x="gdpPercap" # 横纵坐标使用的数据
,y="lifeExp" # 纵坐标数据
,color="continent" # 区分颜色的属性
,size="pop" # 区分圆的大小
,size_max=60 # 圆的最大值
,hover_name="country" # 图中可视化最上面的名字
,animation_frame="year" # 横轴滚动栏的属性year
,animation_group="country" # 标注的分组
,facet_col="continent" # 按照国家country属性进行分格显示
,log_x=True # 横坐标表取对数
,range_x=[100,100000] # 横轴取值范围
,range_y=[25,90] # 纵轴范围
,labels=dict(pop="Populations", # 属性名字的变化,更直观
gdpPercap="GDP per Capital",
lifeExp="Life Expectancy")
)
复制代码
```
[图片上传中...(image-f91538-1610175950382-32)]
### 3.4 地理数据绘图
在实际的工作中,我们可能会接触到中国地图甚至是全球地图,使用px也能制作:
```
px.choropleth(
gapminder, # 数据集
locations="iso_alpha", # 配合颜色color显示
color="lifeExp", # 颜色的字段选择
hover_name="country", # 悬停字段名字
animation_frame="year", # 注释
color_continuous_scale=px.colors.sequential.Plasma, # 颜色变化
projection="natural earth" # 全球地图
)
复制代码
```
[图片上传中...(image-d470d6-1610175950382-31)]
```
fig = px.scatter_geo(
gapminder, # 数据
locations="iso_alpha", # 配合颜色color显示
color="continent", # 颜色
hover_name="country", # 悬停数据
size="pop", # 大小
animation_frame="year", # 数据帧的选择
projection="natural earth" # 全球地图
)
fig.show()
复制代码
```
[图片上传中...(image-d1aa0d-1610175950382-30)]
```
px.scatter_geo(
gapminder, # 数据集
locations="iso_alpha", # 配和color显示颜色
color="continent", # 颜色的字段显示
hover_name="country", # 悬停数据
size="pop", # 大小
animation_frame="year" # 数据联动变化的选择
#,projection="natural earth" # 去掉projection参数
)
复制代码
```
[图片上传中...(image-ddb7e8-1610175950382-29)]
使用line_geo来制图:
```
fig = px.line_geo(
gapminder2007, # 数据集
locations="iso_alpha", # 配合和color显示数据
color="continent", # 颜色
projection="orthographic") # 球形的地图
fig.show()
复制代码
```
[图片上传中...(image-8522da-1610175950382-28)]
### 3.5 使用内置iris数据
我们先看看怎么使用px来查看内置数据的文档:
[图片上传中...(image-48da28-1610175950382-27)]
**选择两个属性制图**
选择两个属性作为横纵坐标来绘制散点图
```
fig = px.scatter(
iris, # 数据集
x="sepal_width", # 横坐标
y="sepal_length" # 纵坐标
)
fig.show()
复制代码
```
[图片上传中...(image-f5d7b5-1610175950382-26)]
通过color参数来显示不同的颜色:
[图片上传中...(image-ff252c-1610175950382-25)]
### 3.6 联合分布图
我们一个图形中能够将散点图和直方图组合在一起显示:
```
px.scatter(
iris, # 数据集
x="sepal_width", # 横坐标
y="sepal_length", # 纵坐标
color="species", # 颜色
marginal_x="histogram", # 横坐标直方图
marginal_y="rug" # 细条图
)
复制代码
```
[图片上传中...(image-87b40f-1610175950382-24)]
### 3.7 小提琴图
小提琴图能够很好的显示数据的分布和误差情况,一行代码利用也能显示小提琴图:
```
px.scatter(
iris, # 数据集
x="sepal_width", # 横坐标
y="sepal_length", # 纵坐标
color="species", # 颜色
marginal_y="violin", # 纵坐标小提琴图
marginal_x="box", # 横坐标箱型图
trendline="ols" # 趋势线
)
复制代码
```
[图片上传中...(image-2abb63-1610175950382-23)]
### 3.8 散点矩阵图
```
px.scatter_matrix(
iris, # 数据
dimensions=["sepal_width","sepal_length","petal_width","petal_length"], # 维度选择
color="species") # 颜色
复制代码
```
[图片上传中...(image-29082-1610175950382-22)]
### 3.9 平行坐标图
```
px.parallel_coordinates(
iris, # 数据集
color="species_id", # 颜色
labels={"species_id":"Species", # 各种标签值
"sepal_width":"Sepal Width",
"sepal_length":"Sepal Length",
"petal_length":"Petal Length",
"petal_width":"Petal Width"},
color_continuous_scale=px.colors.diverging.Tealrose,
color_continuous_midpoint=2)
复制代码
```
[图片上传中...(image-ff5a67-1610175950382-21)]
### 3.10 箱体误差图
```
# 对当前值加上下两个误差值
iris["e"] = iris["sepal_width"] / 100
px.scatter(
iris, # 绘图数据集
x="sepal_width", # 横坐标
y="sepal_length", # 纵坐标
color="species", # 颜色值
error_x="e", # 横轴误差
error_y="e" # 纵轴误差
)
复制代码
```
[图片上传中...(image-f7cd26-1610175950382-20)]
### 3.11 等高线图
等高线图反映数据的密度情况:
```
px.density_contour(
iris, # 绘图数据集
x="sepal_width", # 横坐标
y="sepal_length", # 纵坐标值
color="species" # 颜色
)
复制代码
```
[图片上传中...(image-a3dc2d-1610175950382-19)]
等高线图和直方图的俩和使用:
```
px.density_contour(
iris, # 数据集
x="sepal_width", # 横坐标值
y="sepal_length", # 纵坐标值
color="species", # 颜色
marginal_x="rug", # 横轴为线条图
marginal_y="histogram" # 纵轴为直方图
)
复制代码
```
[图片上传中...(image-3b0d35-1610175950381-18)]
### 3.12 密度热力图
```
px.density_heatmap(
iris, # 数据集
x="sepal_width", # 横坐标值
y="sepal_length", # 纵坐标值
marginal_y="rug", # 纵坐标值为线型图
marginal_x="histogram" # 直方图
)
复制代码
```
[图片上传中...(image-79ca63-1610175950381-17)]
### 3.13 并行类别图
在接下来的图形中我们使用的小费tips实例,首先是导入数据:
[图片上传中...(image-c95146-1610175950381-16)]
```
fig = px.parallel_categories(
tips, # 数据集
color="size", # 颜色
color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno) # 颜色变化取值
fig.show()
复制代码
```
### 3.14 柱状图
[图片上传中...(image-36ba73-1610175950381-15)]
[图片上传中...(image-d0da6b-1610175950381-14)]
```
fig = px.bar(
tips, # 数据集
x="sex", # 横轴
y="total_bill", # 纵轴
color="smoker", # 颜色参数取值
barmode="group", # 柱状图模式取值
facet_row="time", # 行取值
facet_col="day", # 列元素取值
category_orders={
"day": ["Thur","Fri","Sat","Sun"], # 分类顺序
"time":["Lunch", "Dinner"]})
fig.show()
复制代码
```
[图片上传中...(image-6e4c89-1610175950381-13)]
### 3.15 直方图
```
fig = px.histogram(
tips, # 绘图数据集
x="sex", # 横轴为性别
y="tip", # 纵轴为费用
histfunc="avg", # 直方图显示的函数
color="smoker", # 颜色
barmode="group", # 柱状图模式
facet_row="time", # 行取值
facet_col="day", # 列取值
category_orders={ # 分类顺序
"day":["Thur","Fri","Sat","Sun"],
"time":["Lunch","Dinner"]}
)
fig.show()
复制代码
```
[图片上传中...(image-43a4ac-1610175950381-12)]
### 3.16 箱型图
箱型图也是现实数据的误差和分布情况:
```
# notched=True显示连接处的锥形部分
px.box(tips, # 数据集
x="day", # 横轴数据
y="total_bill", # 纵轴数据
color="smoker", # 颜色
notched=True) # 连接处的锥形部分显示出来
复制代码
```
[图片上传中...(image-bdd8e8-1610175950381-11)]
```
px.box(
tips, # 数据集
x="day", # 横轴
y="total_bill", # 纵轴
color="smoker", # 颜色
# notched=True # 隐藏参数
)
复制代码
```
[图片上传中...(image-bf0d2d-1610175950381-10)]
再来画一次小提琴图:
```
px.violin(
tips, # 数据集
x="smoker", # 横轴坐标
y="tip", # 纵轴坐标
color="sex", # 颜色参数取值
box=True, # box是显示内部的箱体
points="all", # 同时显示数值点
hover_data=tips.columns) # 结果中显示全部数据
复制代码
```
[图片上传中...(image-57d73f-1610175950381-9)]
### 3.17 极坐标图
在这里我们使用的是内置的wind数据:
[图片上传中...(image-25cc0d-1610175950381-8)]
**散点极坐标图**
[图片上传中...(image-a9a3a2-1610175950381-7)]
**线性极坐标图**
```
fig = px.line_polar(
wind, # 数据集
r="frequency", # 半径
theta="direction", # 角度
color="strength", # 颜色
line_close=True, # 线性闭合
color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Plasma_r) # 颜色变化
fig.show()
复制代码
```
[图片上传中...(image-3288c1-1610175950381-6)]
**柱状极坐标图**
```
fig = px.bar_polar(
wind, # 数据集
r="frequency", # 半径
theta="direction", # 角度
color="strength", # 颜色
template="plotly_dark", # 主题
color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Plasma_r) # 颜色变化
fig.show()
复制代码
```
[图片上传中...(image-8b83d3-1610175950381-5)]
## 4\. 颜色面板
在px中有很多的颜色可以供选择,提供了一个颜色面板:
```
px.colors.qualitative.swatches()
复制代码
```
[图片上传中...(image-24f0d7-1610175950381-4)]
```
px.colors.sequential.swatches()
复制代码
```
## 5\. 主题
px中存在3种主题:
* plotly
* plotly_white
* plotly_dark
```
px.scatter(
iris, # 数据集
x="sepal_width", # 横坐标值
y="sepal_length", # 纵坐标取值
color="species", # 颜色
marginal_x="box", # 横坐标为箱型图
marginal_y="histogram", # 纵坐标为直方图
height=600, # 高度
trendline="ols", # 显示趋势线
template="plotly") # 主题
复制代码
```
![image.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/25205170-f65dbf39c94f6d6a.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
```
px.scatter(
iris, # 数据集
x="sepal_width", # 横坐标值
y="sepal_length", # 纵坐标取值
color="species", # 颜色
marginal_x="box", # 横坐标为箱型图
marginal_y="histogram", # 纵坐标为直方图
height=600, # 高度
trendline="ols", # 显示趋势线
template="plotly_white") # 主题
复制代码
```
![image.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/25205170-26992ba52f9b52bc.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
```
px.scatter(
iris, # 数据集
x="sepal_width", # 横坐标值
y="sepal_length", # 纵坐标取值
color="species", # 颜色
marginal_x="box", # 横坐标为箱型图
marginal_y="histogram", # 纵坐标为直方图
height=600, # 高度
trendline="ols", # 显示趋势线
template="plotly_dark") # 主题
复制代码
```
![image.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/25205170-ff613d6a019123b4.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
## 6\. 总结一下
本文中利用大量的篇幅讲解了如何通过plotly_express来绘制:**柱状图、线型图、散点图、小提琴图、极坐标图**等各种常见的图形。通过观察上面`Plotly_express`绘制图形过程,我们不难发现它有三个主要的优点:
* 快速出图,少量的代码就能满足多数的制图要求。基本上都是几个参数的设置我们就能快速出图
* 图形漂亮,绘制出来的可视化图形颜色亮丽,也有很多的颜色供选择。
* 图形是动态可视化的。文章中图形都是截图,如果是在`Jupyter notebook`中都是动态图形
希望通过本文的讲解能够帮助堵住快速入门plotly_express可视化神器.
原文链接: