Вивчайте Початок Роботи з Plotly Express

Plotly Express — це потужна та зручна частина бібліотеки Plotly, створена для швидкого створення інтерактивних графіків за допомогою лише кількох рядків коду. Як високорівневий інтерфейс, Plotly Express спрощує процес побудови візуалізацій, беручи на себе більшу частину складності. Ви можете швидко створювати різноманітні типи графіків, зокрема точкові діаграми (scatter plots), стовпчикові діаграми (bar charts), лінійні графіки (line charts), площинні графіки (area charts), кругові діаграми (pie charts) та інші. Це робить Plotly Express чудовим вибором для візуального дослідження даних або обміну інтерактивними графіками без значних витрат часу на налаштування. Синтаксис інтуїтивно зрозумілий, і ви можете легко перемикатися між типами графіків, змінюючи лише назву функції, тоді як більшість параметрів залишаються незмінними.


              123456789101112
            
import 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))

Щоб зрозуміти, як створюється ця точкова діаграма, спочатку імпортуйте модуль plotly.express як px. Далі підготуйте дані для візуалізації; у цьому прикладі два списки Python, x та y, представляють координати точок. Функція px.scatter викликається з цими списками як аргументами, а також з додатковим параметром title для заголовка графіка. Ця функція повертає об'єкт фігури, який можна відобразити за допомогою методу show(). Лише кілька рядків коду дозволяють отримати інтерактивний графік, який можна масштабувати, прокручувати та переглядати додаткову інформацію при наведенні курсору.


              123456789101112131415161718
            
import 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))

Перемикання між різними типами діаграм у Plotly Express таке ж просте, як і зміна назви функції. Наприклад, щоб створити стовпчикову діаграму замість точкової, використовуйте px.bar() замість px.scatter(). Параметри для вказання даних залишаються незмінними: ви все одно надаєте джерело даних і назви стовпців або списки даних для осей. Така послідовність дозволяє легко експериментувати з різними візуалізаціями — достатньо змінити функцію діаграми, зберігаючи структуру даних і назви параметрів.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 2

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Свайпніть щоб показати меню


              123456789101112
            
import 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))


              123456789101112131415161718
            
import 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))

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 2