plotly-express

# Plotly Express - 高级 API Plotly Express (px) 是一个用于创建数据可视化的高级接口，只需极少的代码（通常 1-5 行）。 ## 安装 bash uv pip install plotly ## 主要优势 - 针对常见图表类型的简洁语法 - 自动颜色编码和图例 - 与 pandas DataFrame 无缝集成 - 智能的布局和样式默认设置 - 返回 graph_objects.Figure 对象以便进一步自定义 ## 基本使用模式 python import plotly.express as px import pandas as pd # 大多数函数遵循此模式 fig = px.chart_type( data_frame=df, x="column_x", y="column_y", color="category_column", # 按类别自动着色 size="size_column", # 按值设置大小 title="图表标题" ) fig.show() ## 40+ 种图表类型 ### 基础图表 - `px.scatter()` - 散点图（可选趋势线） - `px.line()` - 时间序列折线图 - `px.bar()` - 条形图（垂直/水平） - `px.area()` - 面积图 - `px.pie()` - 饼图 ### 统计图表 - `px.histogram()` - 自动分箱的直方图 - `px.box()` - 分布箱线图 - `px.violin()` - 小提琴图 - `px.strip()` - 条带图 - `px.ecdf()` - 经验累积分布函数图 ### 地图 - `px.scatter_geo()` - 地理散点图 - `px.choropleth()` - 等值区域图 - `px.scatter_mapbox()` - Mapbox 散点图 - `px.density_mapbox()` - 地图密度热力图 ### 专业图表 - `px.sunburst()` - 层级旭日图 - `px.treemap()` - 树状图 - `px.funnel()` - 漏斗图 - `px.parallel_coordinates()` - 平行坐标图 - `px.scatter_matrix()` - 散点矩阵 (SPLOM) - `px.density_heatmap()` - 2D 密度热力图 - `px.density_contour()` - 密度等高线图 ### 3D 图表 - `px.scatter_3d()` - 3D 散点图 - `px.line_3d()` - 3D 折线图 ## 常用参数 所有 Plotly Express 函数均支持以下样式参数： python fig = px.scatter( df, x="x", y="y", # 尺寸 width=800, height=600, # 标签 title="图表标题", labels={"x": "X 轴", "y": "Y 轴"}, # 颜色 color="category", color_discrete_map={"A": "red", "B": "blue"}, color_continuous_scale="Viridis", # 排序 category_orders={"category": ["A", "B", "C"]}, # 主题 template="plotly_dark" # 或 "simple_white", "seaborn", "ggplot2" ) ## 数据格式 Plotly Express 支持： - **长格式数据** (tidy): One