plotly_express绘图（3）用gdpPercap和lifeExp分别作为X\Y轴绘制散点图，并分别绘制两个属性的盒须图（颜色按国家所在大洲分类）

在Plotly Express (px) 中，你可以使用 `go.Scatter()` 和 `go.Box()` 函数来分别绘制散点图和盒须图。这里是一个示例，展示了如何根据 GDP per capita（人均国内生产总值）和 Life Expectancy（预期寿命）这两个变量绘制散点图，并按照国家的大洲分类显示。首先，你需要安装plotly库并导入需要的模块：

import plotly.express as px
import pandas as pd

# 假设你有一个名为df的数据框，其中包含gdpPercap、lifeExp和continent等列
# df = ... # 请替换为你实际的数据源

# 绘制散点图
fig_scatter = px.scatter(
    data_frame=df,
    x="gdpPercap",
    y="lifeExp",
    color='continent',  # 使用大洲列作为颜色编码
    title="Scatter Plot of GDP per Capita vs. Life Expectancy by Continent"
)

# 绘制盒须图
fig_box = px.box(
    data_frame=df,
    x="gdpPercap",
    y="lifeExp",
    color='continent',
    boxpoints='all',  # 显示所有点，包括箱体之外的极端值
    title="Box Plot of GDP per Capita and Life Expectancy by Continent"
)

# 展示图形
fig_scatter.show()
fig_box.show()

上述代码首先创建了两个图表：一个是基于 `gdpPercap` 和 `lifeExp` 的散点图，另一个则是盒须图。两个图都使用了 `'continent'` 列来区分颜色。