Python Academy · leksjon

Grunnleggende om Plotly Express

Opprett diagrammer raskt

Leksjon 1 av 413 trinn

Grunnleggende om Plotly Express er en gratis leksjon i Python Academy på CoddyKit. Dette er leksjon 1 av 4. Du kan lese hele leksjonen gratis nedenfor – og deretter øve praktisk i nettleseren med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i Python Academy, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i Python Academy inneholder totalt 4 leksjoner.

Hva Plotly Express er

Plotly Express (importert som px) er et grensesnitt på høyt nivå for å lage interaktive diagrammer med svært lite kode. Ett funksjonskall gir vanligvis en komplett og gjennomarbeidet figur.

Mens Matplotlib som standard er statisk, er Plotly-figurer interaktive: Du kan holde markøren over dem, zoome og panorere i nettleseren.

Ideen med tidy-data

Plotly Express fungerer best med data i tidy-format: hver rad er én observasjon, og hver kolonne er én variabel. Deretter angir du kolonnene for å koble dem til egenskaper i diagrammet.

Vi kan modellere et tidy-datasett som en liste med ordbøker.

rows = [
    {'country': 'A', 'year': 2020, 'gdp': 100},
    {'country': 'A', 'year': 2021, 'gdp': 110},
    {'country': 'B', 'year': 2020, 'gdp': 80},
]
for r in rows:
    print(r['country'], r['year'], r['gdp'])

Ditt første diagram

Et linjediagram krever bare ett kall: px.line(df, x='year', y='gdp', color='country'). Argumentet color deler automatisk dataene inn i én linje per land og bygger en forklaring.

Det er ikke nødvendig å gå gjennom seriene manuelt i en løkke.

Vanlige Express-funksjoner

Hver diagramtype har sin egen funksjon:

px.line trender
px.bar sammenligning av kategorier
px.scatter sammenhenger
px.histogram fordelinger
px.pie deler av en helhet

Alle bruker den samme stilen for kolonneavbildning.

Koble kolonner til visuelle kodinger

Styrken til Express ligger i å knytte kolonner til visuelle kanaler: x, y, color, size, symbol og facet_col. Hvert argument tar et kolonnenavn.

Å velge hvilken kolonne som skal plasseres hvor, er den viktigste designbeslutningen.

encodings = {'x': 'year', 'y': 'gdp', 'color': 'country', 'size': 'population'}
for channel, column in encodings.items():
    print(channel.ljust(6), '<-', column)

Spredningsdiagram med farge og størrelse

Én enkelt scatter-kall kan vise fire variabler: px.scatter(df, x='gdp', y='life', color='continent', size='population'). Slik bygges det berømte Gapminder-boblediagrammet på én linje.

Express velger fornuftige skalaer og en tegnforklaring automatisk.

Fasettering

Fasettering deler ett diagram inn i et rutenett med smådiagrammer etter en kategori, ved hjelp av facet_col='region' eller facet_row. Hvert panel bruker de samme skalaene, noe som gjør sammenligning enkelt.

Antallet paneler er likt antallet unike kategoriverdier.

regions = ['North', 'South', 'East', 'West']
print('facet_col=region produces', len(regions), 'panels')
for r in regions:
    print(' panel:', r)

Innebygde eksempeldata

Plotly leveres med datasett for øving via px.data, for eksempel px.data.iris() og px.data.gapminder(). De returnerer klargjorte, ryddige data som kan plottes, slik at De kan eksperimentere uten å måtte finne filer.

Figure-objektet

Hvert Express-kall returnerer et Figure-objekt. De kan vise det med fig.show(), justere det med fig.update_layout(...) eller lagre det. Express gir Dem et godt utgangspunkt som De fortsatt kan finjustere.

Express kontra Graph Objects

Under panseret bygger Express graph objects (plotly.graph_objects). Bruk Express når De vil arbeide raskt, og gå over til graph objects når De trenger detaljert kontroll som Express ikke tilbyr. Begge gir det samme interaktive resultatet.

Titler og etiketter i Express

Express godtar et title-argument og en labels-ordbok som gir kolonnene nye navn i visningen, for eksempel labels={'gdp': 'GDP per capita'}. De kan angi lesbare navn uten å endre de underliggende dataene.

Da kan datakolonnene ha korte navn, mens diagrammet fortsatt er lett å forstå.

Kunnskapssjekk

Sjekk forståelsen Deres av Plotly Express.

Besvar den i den interaktive leksjonen

Oppsummering

De har lært det grunnleggende om Plotly Express:

Én funksjonskall (px.line, px.bar, px.scatter ...) per diagram
Dataene bør være tidy, med én rad per observasjon
Knytt kolonner til kanaler: x, y, color, size, facet_col
Hvert kall returnerer et interaktivt Figure-objekt som De kan tilpasse videre

Gratis å komme i gang

Lær deg Python med en AI-veileder – gratis

Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.

Kurs: 76
Leksjoner: 320

Start læringen gratis Se hele kurset

Ofte stilte spørsmål

Er leksjonen «Grunnleggende om Plotly Express» gratis?

Ja – hele teksten i «Grunnleggende om Plotly Express» er gratis å lese her på nettet. For å øve interaktivt med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og for å låse opp resten av Python Academy-kurset, kan du oppgradere til CoddyKit PRO. Kurset i Python Academy inneholder totalt 4 leksjoner.

Hva lærer jeg i «Grunnleggende om Plotly Express»?

Opprett diagrammer raskt Du øver på Python Academy med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.

Trenger jeg erfaring for å begynne med Python Academy?

Ingen tidligere erfaring er nødvendig. Python Academy på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 1 av 4.

Hvor lang tid tar leksjonen «Grunnleggende om Plotly Express»?

De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.

Kan jeg skrive og kjøre kode i denne Python Academy-leksjonen?

Ja. Alle Python Academy-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.

Alle leksjonene i dette kurset

← Tilbake til Python Academy