Einstieg in Plotly Express
Plotly Express ist ein leistungsstarker und benutzerfreundlicher Bestandteil der Plotly-Bibliothek, der entwickelt wurde, um interaktive Diagramme mit nur wenigen Codezeilen zu erstellen. Als High-Level-Schnittstelle vereinfacht Plotly Express den Prozess der Visualisierungserstellung, indem es einen Großteil der zugrunde liegenden Komplexität übernimmt. Es können schnell verschiedene Diagrammtypen generiert werden, darunter Streudiagramme, Balkendiagramme, Liniendiagramme, Flächendiagramme, Kreisdiagramme und weitere. Dadurch eignet sich Plotly Express hervorragend, um Daten visuell zu erkunden oder interaktive Diagramme zu teilen, ohne viel Zeit für die Einrichtung aufzuwenden. Die Syntax ist intuitiv, und der Wechsel zwischen Diagrammtypen erfolgt einfach durch das Ändern des Funktionsnamens, während die meisten Parameter gleich bleiben.
123456789101112import plotly.express as px from IPython.display import display, HTML # Prepare toy data x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 15, 13, 17, 14] # Create a simple scatter plot fig = px.scatter(x=x, y=y, title="Simple Scatter Plot") html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
Um zu verstehen, wie dieses Streudiagramm erstellt wird, beginnen Sie mit dem Import des Moduls plotly.express als px. Anschließend werden die zu visualisierenden Daten vorbereitet; hier repräsentieren zwei Python-Listen, x und y, die Koordinaten der Punkte. Die Funktion px.scatter wird dann mit diesen Listen als Argumente sowie einem optionalen title-Parameter für das Diagramm aufgerufen. Diese Funktion gibt ein Figure-Objekt zurück, das mit der Methode show() angezeigt werden kann. Mit nur wenigen Zeilen entsteht so ein interaktives Diagramm, das gezoomt, verschoben und für weitere Details mit der Maus überfahren werden kann.
123456789101112131415161718import plotly.express as px import pandas as pd from IPython.display import display, HTML # Prepare data as a dictionary data = { "Fruits": ["Apple", "Banana", "Orange", "Grape"], "Quantity": [10, 15, 7, 12] } # Convert dictionary to a DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Create a bar chart fig = px.bar(df, x="Fruits", y="Quantity", title="Fruit Quantities") html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
Das Wechseln zwischen verschiedenen Diagrammtypen in Plotly Express ist so einfach wie das Ändern des Funktionsnamens. Um beispielsweise ein Balkendiagramm anstelle eines Streudiagramms zu erstellen, verwenden Sie px.bar() anstelle von px.scatter(). Die Parameter zur Angabe der Daten bleiben gleich: Sie geben weiterhin die Datenquelle sowie die Spaltennamen oder Datenlisten für die Achsen an. Diese Konsistenz erleichtert das Experimentieren mit verschiedenen Visualisierungen – tauschen Sie einfach die Diagrammfunktion aus, während Sie Ihre Datenstruktur und Parameternamen beibehalten.
Danke für Ihr Feedback!
Fragen Sie AI
Fragen Sie AI
Fragen Sie alles oder probieren Sie eine der vorgeschlagenen Fragen, um unser Gespräch zu beginnen
Großartig!
Completion Rate verbessert auf 11.11Einstieg in Plotly Express
Swipe um das Menü anzuzeigen
Plotly Express ist ein leistungsstarker und benutzerfreundlicher Bestandteil der Plotly-Bibliothek, der entwickelt wurde, um interaktive Diagramme mit nur wenigen Codezeilen zu erstellen. Als High-Level-Schnittstelle vereinfacht Plotly Express den Prozess der Visualisierungserstellung, indem es einen Großteil der zugrunde liegenden Komplexität übernimmt. Es können schnell verschiedene Diagrammtypen generiert werden, darunter Streudiagramme, Balkendiagramme, Liniendiagramme, Flächendiagramme, Kreisdiagramme und weitere. Dadurch eignet sich Plotly Express hervorragend, um Daten visuell zu erkunden oder interaktive Diagramme zu teilen, ohne viel Zeit für die Einrichtung aufzuwenden. Die Syntax ist intuitiv, und der Wechsel zwischen Diagrammtypen erfolgt einfach durch das Ändern des Funktionsnamens, während die meisten Parameter gleich bleiben.
123456789101112import plotly.express as px from IPython.display import display, HTML # Prepare toy data x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 15, 13, 17, 14] # Create a simple scatter plot fig = px.scatter(x=x, y=y, title="Simple Scatter Plot") html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
Um zu verstehen, wie dieses Streudiagramm erstellt wird, beginnen Sie mit dem Import des Moduls plotly.express als px. Anschließend werden die zu visualisierenden Daten vorbereitet; hier repräsentieren zwei Python-Listen, x und y, die Koordinaten der Punkte. Die Funktion px.scatter wird dann mit diesen Listen als Argumente sowie einem optionalen title-Parameter für das Diagramm aufgerufen. Diese Funktion gibt ein Figure-Objekt zurück, das mit der Methode show() angezeigt werden kann. Mit nur wenigen Zeilen entsteht so ein interaktives Diagramm, das gezoomt, verschoben und für weitere Details mit der Maus überfahren werden kann.
123456789101112131415161718import plotly.express as px import pandas as pd from IPython.display import display, HTML # Prepare data as a dictionary data = { "Fruits": ["Apple", "Banana", "Orange", "Grape"], "Quantity": [10, 15, 7, 12] } # Convert dictionary to a DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Create a bar chart fig = px.bar(df, x="Fruits", y="Quantity", title="Fruit Quantities") html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
Das Wechseln zwischen verschiedenen Diagrammtypen in Plotly Express ist so einfach wie das Ändern des Funktionsnamens. Um beispielsweise ein Balkendiagramm anstelle eines Streudiagramms zu erstellen, verwenden Sie px.bar() anstelle von px.scatter(). Die Parameter zur Angabe der Daten bleiben gleich: Sie geben weiterhin die Datenquelle sowie die Spaltennamen oder Datenlisten für die Achsen an. Diese Konsistenz erleichtert das Experimentieren mit verschiedenen Visualisierungen – tauschen Sie einfach die Diagrammfunktion aus, während Sie Ihre Datenstruktur und Parameternamen beibehalten.
Danke für Ihr Feedback!
