在数据可视化的世界里，Python无疑是一个强大的助手。从原始数据出发，我们能够绘制出丰富的图表，揭示数据背后的规律与故事。让我们首先走进旭日图的世界。旭日图，以独特的环形布局，展现数据的层次结构。每层的大小与数据量相关，从内到外，从大到小，形成层次分明的视觉效果。旭日图，不仅仅是一种视觉...
Plotly,一个超强的Python可视化库! 使用 Plotly Express 从 Gapminder 数据集创建气泡地图，气泡大小代表国家人口。06 小提琴图 通过 Plotly Express 创建小提琴图，展示数据分布情况，如每天总账单的分布。07 旭日图 旭日图展示层次结构，路径参数定义结构，分段大小表示值。08 热力图 使用 labels 参数自定义轴标签和 colorbar 标签，显示数...
动态变化图：funnel（漏斗图）甘特图：timeline饼状图：pie旭日图：sunburst矩阵式树状图：treemap冰柱图：icicle3 维散点图：scatter_3d3 维曲线图：line_3d平行坐标图：parallel_coordinates并行分类图：parallel_categories雷达图：scatter_polar、line_polar、bar_polar这些高级图形在三维图像的可视化中提供...
plotly.express是不是要下载pandas Plotly.Express 语法简洁，同时功能强大，可以绘制咱们遇到的大部分图表类型，比如线形图、散点图、柱状图、面积图、树形图、旭日图、甘特图等。 使用Plotly.Express库还需要安装pandas,否则,当您尝试导入Plotly.Express时可能会出错。
Plotly : 超好用的Python可视化工具 Plotly确实是一个超好用的Python可视化工具。其主要特点和优势如下：交互式图表：Plotly创建的图表是交互式的，用户可以通过缩放、平移和悬停查看详细信息，极大地提升了数据探索的体验。丰富的图表类型：Plotly支持多种图表类型，包括但不限于折线图、散点图、三维曲面图、气泡图、小提琴图、旭日图、热力图...
