Python Academy · Lekcja

Podstawy Plotly Express

Szybko twórz wykresy

Podstawy Plotly Express to bezpłatna lekcja Python Academy na CoddyKit. To lekcja 1 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej Python Academy, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs Python Academy zawiera 4 lekcji w sumie.

Czym jest Plotly Express

Plotly Express (importowany jako px) to wysokopoziomowy interfejs do tworzenia interaktywnych wykresów przy użyciu bardzo niewielkiej ilości kodu. Jedno wywołanie funkcji zwykle tworzy kompletną, dopracowaną figurę.

Podczas gdy Matplotlib jest domyślnie statyczny, figury Plotly są interaktywne: w przeglądarce można wskazywać elementy kursorem, powiększać widok i przesuwać go.

Koncepcja uporządkowanych danych

Plotly Express najlepiej działa z uporządkowanymi danymi: każdy wiersz jest jedną obserwacją, a każda kolumna jedną zmienną. Następnie wskazuje się kolumny, aby przypisać je do elementów wykresu.

Uporządkowany zbiór danych można zamodelować jako listę słowników.

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'])

Pierwszy wykres

Wykres liniowy tworzy jedno wywołanie: px.line(df, x='year', y='gdp', color='country'). Argument color automatycznie dzieli dane na jedną linię dla każdego kraju i tworzy legendę.

Nie trzeba ręcznie iterować po seriach.

Najczęstsze funkcje Express

Każdy typ wykresu ma własną funkcję:

px.line trendy
px.bar porównywanie kategorii
px.scatter zależności
px.histogram rozkłady
px.pie części całości

Wszystkie korzystają z tego samego sposobu mapowania kolumn.

Mapowanie kolumn na kanały wizualne

Siła Express polega na mapowaniu kolumn na kanały wizualne: x, y, color, size, symbol i facet_col. Każdy argument przyjmuje nazwę kolumny.

Wybór kolumny przypisanej do danego kanału to najważniejsza decyzja projektowa.

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

Wykres punktowy z kolorem i rozmiarem

Pojedyncze wywołanie funkcji tworzącej wykres punktowy może pokazać cztery zmienne: px.scatter(df, x='gdp', y='life', color='continent', size='population'). Właśnie tak w jednym wierszu powstaje słynny bąbelkowy wykres Gapminder.

Express automatycznie dobiera rozsądne skale i tworzy legendę.

Podział na panele

Podział na panele dzieli jeden wykres na siatkę mniejszych wykresów według kategorii za pomocą facet_col='region' lub facet_row. Wszystkie panele korzystają ze wspólnych skal, co ułatwia porównywanie.

Liczba paneli odpowiada liczbie unikatowych wartości kategorii.

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

Wbudowane przykładowe dane

Plotly udostępnia za pośrednictwem px.data zestawy danych do ćwiczeń, takie jak px.data.iris() i px.data.gapminder(). Zwracają one uporządkowane dane gotowe do wizualizacji, więc można eksperymentować bez wyszukiwania plików.

Obiekt Figure

Każde wywołanie Express zwraca obiekt Figure. Można go wyświetlić za pomocą fig.show(), zmodyfikować za pomocą fig.update_layout(...) albo zapisać. Express zapewnia świetny wykres wyjściowy, który można dalej dopracować.

Express a graph objects

Wewnętrznie Express tworzy obiekty wykresów (plotly.graph_objects). Express służy do szybkiego tworzenia wykresów, a z obiektów wykresów należy korzystać wtedy, gdy potrzebna jest szczegółowa kontrola, której Express nie udostępnia. Oba podejścia tworzą taki sam interaktywny wynik.

Tytuły i etykiety w Express

Express przyjmuje argument title oraz słownik labels, który zmienia nazwy kolumn wyświetlane na wykresie, na przykład labels={'gdp': 'GDP per capita'}. Można ustawić czytelne nazwy bez modyfikowania danych źródłowych.

Dzięki temu kolumny danych mogą mieć krótkie nazwy, a wykres pozostaje przyjazny dla odbiorcy.

Szybkie sprawdzenie

Sprawdź swoją wiedzę na temat Plotly Express.

Podsumowanie

Poznali Państwo podstawy Plotly Express:

Jedno wywołanie funkcji (px.line, px.bar, px.scatter...) na każdy wykres
Dane powinny być uporządkowane — jeden wiersz na obserwację
Mapowanie kolumn na kanały: x, y, color, size, facet_col
Każde wywołanie zwraca interaktywny obiekt Figure, który można dodatkowo dostosować

Często zadawane pytania

Czy lekcja „Podstawy Plotly Express” jest bezpłatna?

Tak — pełny tekst „Podstawy Plotly Express” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu Python Academy, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs Python Academy zawiera 4 lekcji w sumie.

Co nauczysz się w „Podstawy Plotly Express”?

Szybko twórz wykresy Ćwiczysz Python Academy z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.

Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć Python Academy?

Nie wymagamy żadnego doświadczenia. Python Academy w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 1 z 4.

Ile czasu zajmuje lekcja „Podstawy Plotly Express”?

Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.

Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji Python Academy?

Tak. Każda lekcja Python Academy zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.

Wszystkie lekcje w tym kursie

← Powrót do Python Academy