这篇文章主要介绍python中Plotly Express指的是什么，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
一、Plotly Express介绍
1、lotly是新一代的数据可视化神器，折射率，plotly推出了其简化接口：Plotly Express，简称：px。
2、是对Plotly.py的高级封装，内置的实用，现代的绘图模板，用户只需调用简单的API函数，即可快速生成漂亮的交互式图表。
3、Plotly Express内置的图表组合，涵盖了90％常用的绘图需要，Python画图，首推Plotly Express。
二、Plotly Express使用说明
1、scatter：散点图在散点图中，每行data_frame由2D空间中的符号标记表示；
2、scatter_3d：三维散点图在3D散点图中，每行data_frame由3D空间中的符号标记表示；
3、scatter_polar：极坐标散点图在极坐标散点图中，每行data_frame由极坐标中的符号标记表示；
4、scatter_ternary：三元散点图在三元散点图中，每行data_frame由三元坐标中的符号标记表示；
5、scatter_mapbox：地图散点图在Mapbox散点图中，每行data_frame都由Mapbox地图上的符号标记表示；
6、scatter_geo：地理坐标散点图在地理散点图中，每行data_frame都由地图上的符号标记表示；
7、scatter_matrix：矩阵散点图在散点图矩阵（或SPLOM）中，每行data_frame由多个符号标记表示，在2D散点图的网格的每个单元格中有一个，其将每对尺寸彼此相对相对；
8、density_contour：密度等值线图（双变量分布）在密度等值线图中，行data_frame被组合在一起，成为轮廓标记，以可视化该值的聚合函数histfunc（例如：计数或总和）的2D分布z 。
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