推荐：这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

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Plotly Express 是一个新的 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线。 它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。 重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们！

用 pip install plotly_express 命令可以安装 Plotly Express。

使用 Plotly Express 轻松地进行数据可视化

一旦导入Plotly Express（通常是 px ），大多数绘图只需要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，并简单描述你想要制作的图。 如果你想要一个基本的散点图，它只是px.scatter（data，x =“column_name”，y =“column_name”）。

以下是 内置的 Gapminder 数据集 的示例，显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：

import plotly_express as px

gapminder = px.data.gapminder()
gapminder2007 = gapminder.query('year == 2007')
px.scatter(gapminder2007, x='gdpPercap', y='lifeExp')