Aan de Slag met Plotly Express
Plotly Express is een krachtig en gebruiksvriendelijk onderdeel van de Plotly-bibliotheek, ontworpen om interactieve grafieken te maken met slechts enkele regels code. Als een high-level interface vereenvoudigt Plotly Express het proces van het bouwen van visualisaties door veel van de onderliggende complexiteit voor je af te handelen. Je kunt snel verschillende soorten grafieken genereren, waaronder spreidingsdiagrammen, staafdiagrammen, lijndiagrammen, gebiedsdiagrammen, taartdiagrammen en meer. Dit maakt Plotly Express een uitstekende keuze wanneer je gegevens visueel wilt verkennen of interactieve grafieken wilt delen zonder veel tijd te besteden aan de opzet. De syntaxis is intuïtief en je kunt eenvoudig wisselen tussen grafiektype door alleen de functienaam te wijzigen, terwijl de meeste parameters hetzelfde blijven.
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))
Om te begrijpen hoe dit spreidingsdiagram wordt gemaakt, begin je met het importeren van de module plotly.express als px. Vervolgens bereid je de gegevens voor die je wilt visualiseren; hier vertegenwoordigen twee Python-lijsten, x en y, de coördinaten van de punten. De functie px.scatter wordt vervolgens aangeroepen met deze lijsten als argumenten, samen met een optionele parameter title voor de grafiek. Deze functie retourneert een figuurobject, dat je weergeeft met de methode show(). Met slechts enkele regels heb je een interactieve grafiek die je kunt inzoomen, verschuiven en waar je overheen kunt bewegen voor meer details.
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))
Wisselen tussen verschillende grafiektypen in Plotly Express is eenvoudig door de functienaam te wijzigen. Gebruik bijvoorbeeld px.bar() in plaats van px.scatter() om een staafdiagram te maken in plaats van een spreidingsdiagram. De parameters voor het specificeren van gegevens blijven hetzelfde: je geeft nog steeds de gegevensbron en de kolomnamen of gegevenslijsten voor de assen op. Deze consistentie maakt het gemakkelijk om te experimenteren met diverse visualisaties—vervang simpelweg de grafiekfunctie terwijl je datastructuur en parameternamen gelijk blijven.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Geweldig!
Completion tarief verbeterd naar 11.11Aan de Slag met Plotly Express
Veeg om het menu te tonen
Plotly Express is een krachtig en gebruiksvriendelijk onderdeel van de Plotly-bibliotheek, ontworpen om interactieve grafieken te maken met slechts enkele regels code. Als een high-level interface vereenvoudigt Plotly Express het proces van het bouwen van visualisaties door veel van de onderliggende complexiteit voor je af te handelen. Je kunt snel verschillende soorten grafieken genereren, waaronder spreidingsdiagrammen, staafdiagrammen, lijndiagrammen, gebiedsdiagrammen, taartdiagrammen en meer. Dit maakt Plotly Express een uitstekende keuze wanneer je gegevens visueel wilt verkennen of interactieve grafieken wilt delen zonder veel tijd te besteden aan de opzet. De syntaxis is intuïtief en je kunt eenvoudig wisselen tussen grafiektype door alleen de functienaam te wijzigen, terwijl de meeste parameters hetzelfde blijven.
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))
Om te begrijpen hoe dit spreidingsdiagram wordt gemaakt, begin je met het importeren van de module plotly.express als px. Vervolgens bereid je de gegevens voor die je wilt visualiseren; hier vertegenwoordigen twee Python-lijsten, x en y, de coördinaten van de punten. De functie px.scatter wordt vervolgens aangeroepen met deze lijsten als argumenten, samen met een optionele parameter title voor de grafiek. Deze functie retourneert een figuurobject, dat je weergeeft met de methode show(). Met slechts enkele regels heb je een interactieve grafiek die je kunt inzoomen, verschuiven en waar je overheen kunt bewegen voor meer details.
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))
Wisselen tussen verschillende grafiektypen in Plotly Express is eenvoudig door de functienaam te wijzigen. Gebruik bijvoorbeeld px.bar() in plaats van px.scatter() om een staafdiagram te maken in plaats van een spreidingsdiagram. De parameters voor het specificeren van gegevens blijven hetzelfde: je geeft nog steeds de gegevensbron en de kolomnamen of gegevenslijsten voor de assen op. Deze consistentie maakt het gemakkelijk om te experimenteren met diverse visualisaties—vervang simpelweg de grafiekfunctie terwijl je datastructuur en parameternamen gelijk blijven.
Bedankt voor je feedback!
