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Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单?

2021年11月27日1940百度已收录

Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单?  Python数据可视化 第1张

最近刚写了一篇Plotly Express文章,希望对你有所帮助。

Plotly ExpressPlotly Express是一个新的高级Python数据可视化库,它是Plotly.py的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。只需一次导入,大多数绘图只要一个函数调用,接受一个整洁的Pandas dataframe,就可以创建丰富的交互式绘图。

Plotly Express 安装惯例,使用 pip进行安装。

pip install plotly_expressPlotly Express支持构建图表类型scatter:在散点图中,每行data_frame由2D空间中的符号标记表示。scatter_3d:在3D散点图中,每行data_frame由3D空间中的符号标记表示。scatter_polar:在极坐标散点图中,每行data_frame由极坐标中的符号标记表示。scatter_ternary:在三元散点图中,每行data_frame由三元坐标中的符号标记表示。scatter_mapbox:在Mapbox散点图中,每一行data_frame都由Mapbox地图上的符号标记表示。scatter_geo:在地理散点图中,每一行data_frame都由地图上的符号标记表示。scatter_matrix: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dimensions彼此相对绘制。density_contour: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。density_heatmap:在密度热图中,行data_frame被组合在一起成为彩色矩形瓦片,以可视化该值的聚合函数histfunc(例如,计数或总和)的2D分布 z。line:在2D线图中,每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点。line_polar:在极线图中,每行data_frame表示为极坐标中折线标记的顶点。line_ternary:在三元线图中,每行data_frame表示为三元坐标中折线标记的顶点。line_mapbox:在Mapbox线图中,每一行都data_frame表示为Mapbox地图上折线标记的顶点。line_geo:在地理线图中,每一行都data_frame表示为地图上折线标记的顶点。parallel_coordinates:在平行坐标图中,每行data_frame由折线标记表示,该折线标记穿过一组平行轴,每个平行轴对应一个平行轴 dimensions。parallel_categories:在并行类别(或平行集)图中,每行data_frame与其他共享相同值的行组合,dimensions然后通过一组平行轴绘制为折线标记,每个平行轴对应一个dimensions。area:在堆积区域图中,每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点。连续折线之间的区域被填充。bar:在条形图中,每行data_frame表示为矩形标记。bar_polar:在极坐标图中,每一行都data_frame表示为极坐标中的楔形标记。violin:在小提琴图中,将data_frame行分组成一个曲线标记,以便可视化它们的分布。box:在箱形图中,行data_frame被组合在一起成为盒须标记,以显示它们的分布。strip:在条形图中,每一行都data_frame表示为类别中的抖动标记。histogram:在直方图中,行data_frame被组合在一起成为矩形标记,以可视化该值的聚合函数histfunc(例如,计数或总和)的1D分布y(或者x如果orientation是'h')。choropleth:在等值区域图中,每行data_frame由地图上的彩色区域标记表示。gapminder数据集说明

我们使用gapminder数据集进行体验 Plotly Express 。

gapminder数据集显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势:包含1952~2007年世界各国家人口、GDP发展与/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势。

Country:国家,ChinaContinent:洲,AsiaYear:年份,1952LifeExp:预期寿命,44POP:人口,556263527GdpPercap:分均 GDP,400.448611iso_alpha:国家编码,CHNiso_num:国家代码,156上手体验一下,轻松地进行数据可视化。散点图scatter

Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单?  Python数据可视化 第2张

常用参数说明:

data_frame: 一个'整洁' pandas.DataFramex:(字符串:列的名称data_frame)此列中的值用于沿笛卡尔坐标沿x轴定位标记。对于水平histogram()s,这些值用作输入histfunc。y:(字符串:列的名称data_frame)此列中的值用于沿笛卡尔坐标中的y轴定位标记。对于垂直histogram()s,这些值用作输入histfunc。color:(字符串:列的名称data_frame)此列中的值用于为标记指定颜色。size:(字符串:列名称data_frame)此列中的值用于指定标记大小。color_continuous_scale:(有效CSS颜色字符串列表)此列表用于在表示的列color包含数字数据时构建连续颜色标度。plotly_express.colors子模块中有各种有用的色标,特别plotly_express.colors.sequential是plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical。title:(字符串)图标题。template:(字符串或Plotly.py模板对象)图模板名称或定义。width:(整数,默认None)图形宽度(以像素为单位)。height:(整数,默认600)图形高度(以像素为单位)。

使用散点图描述中国人口与GDP增长趋势图

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地理散点图scatter_geo

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常用参数说明

data_frame:“整洁”pandas.DataFramelat:(字符串:data_frame)此列的值用于根据地图上的纬度定位标记。lon:(字符串:data_frame)此列的值用于根据地图上的经度定位标记。locations:(字符串:data_frame)该列中的值将根据locationmode并映射到经度/纬度。locationmode:(字符串,“ISO-3”、“美国-州”、“国家名称”之一)确定用于匹配locations地图上的区域。color:(字符串:data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。size:(字符串:data_frame)此列的值用于分配标记大小。color_continuous_scale:(有效的css-颜色字符串列表)此列表用于在color包含数字数据。中提供了各种有用的色标。plotly_express.colors子模块,特别是plotly_express.colors.sequential, plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical.title:(字符串)图形标题。width:(整数,默认)None)以像素为单位的图形宽度。height:(整数,默认)600)以像素为单位的图形高度。

使用地理散点图描述全球人口与GDP

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Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单?  Python数据可视化 第7张

折线图(line)

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常用参数说明

data_frame:“整洁”pandas.DataFramex:(字符串:data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿x轴定位标记。卧式histogram(),这些值用作histfunc.y:(字符串:data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿y轴定位标记。垂直histogram(),这些值用作histfunc.color:(字符串:data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。facet_col:(字符串:data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子图分配标记。title:(字符串)图形标题。width:(整数,默认)None)以像素为单位的图形宽度。height:(整数,默认)600)以像素为单位的图形高度。

使用折线图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图

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条形图(bar)

Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单?  Python数据可视化 第11张

常用参数说明

data_frame:“整洁”pandas.DataFramex:(字符串:data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿x轴定位标记。卧式histogram(),这些值用作histfunc.y:(字符串:data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿y轴定位标记。垂直histogram(),这些值用作histfunc.color:(字符串:data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。facet_row:(字符串:data_frame)此列的值用于向垂直方向上的平面子图分配标记。facet_col:(字符串:data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子图分配标记。text:(字符串:data_frame)此列的值以文本标签的形式显示在图中。title:(字符串)图形标题。template:(String或Plotly.py模板对象)图形模板名称或定义。width:(整数,默认)None)以像素为单位的图形宽度。height:(整数,默认)600)以像素为单位的图形高度。

使用条形图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图

Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单?  Python数据可视化 第12张

Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单?  Python数据可视化 第13张

等值区域图(choropleth)

Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单?  Python数据可视化 第14张

常用参数说明

data_frame:“整洁”pandas.DataFramelat:(字符串:data_frame)此列的值用于根据地图上的纬度定位标记。lon:(字符串:data_frame)此列的值用于根据地图上的经度定位标记。locations:(字符串:data_frame)该列中的值将根据locationmode并映射到经度/纬度。locationmode:(字符串,“ISO-3”、“美国-州”、“国家名称”之一)确定用于匹配locations地图上的区域。color:(字符串:data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。size:(字符串:data_frame)此列的值用于分配标记大小。color_continuous_scale:(有效的css-颜色字符串列表)此列表用于在color包含数字数据。中提供了各种有用的色标。plotly_express.colors子模块,特别是plotly_express.colors.sequential, plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical.title:(字符串)图形标题。width:(整数,默认)None)以像素为单位的图形宽度。height:(整数,默认)600)以像素为单位的图形高度。

使用等值区域图描述各个国家人口数量

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