import plotly.graph_objs 与import plotly.express 的区别是什么？

import plotly.graph_objs 和 import plotly.express 的区别在于，前者是使用基础的图形对象来创建图表，而后者则是使用高级的快速绘图函数来创建图表。具体来说，plotly.graph_objs 提供了更多的自定义选项和更高级的功能，但需要更多的代码来实现，而 plotly.express 则提供了更简单的语法和更快的绘图速度，但自定义选项相对较少。

相关问题

运用如上数据，import plotly.express as px import plotly.graph_objs as go import pandas as pd import geopandas as gpd df = pd.read_csv(r'D:\data visualization\sucai\acs2015_county_data.csv', index_col=0) state_income = df.groupby('State')['IncomePerCap'].mean().reset_index() fig = px.choropleth(state_income, locations='State', locationmode="USA-states", scope="usa", color='IncomePerCap', hover_name='State', title='Mean Income per Capita by State') fig.show()为什么图上没有显示数据，如何修改

可能是因为 `state_income` 数据框中的 `State` 列中有缩写的州名，而地图中使用的是全称。你可以在 `state_income` 数据框中添加一列全称的州名，然后将 `locations` 参数改为新添加的全称州名列即可。代码如下：

abbr_to_name = {
    'AL': 'Alabama',
    'AK': 'Alaska',
    ...
}

state_income['state_name'] = state_income['State'].map(abbr_to_name)

fig = px.choropleth(state_income, 
                    locations='state_name', # 使用新添加的州名全称列
                    locationmode="USA-states", 
                    scope="usa", 
                    color='IncomePerCap', 
                    hover_name='state_name', # 同样使用新添加的州名全称列
                    title='Mean Income per Capita by State')

fig.show()

其中 `abbr_to_name` 是一个字典，将州名的缩写映射到全称。你需要添加所有州名的缩写和对应的全称。

AttributeError: module 'plotly.graph_objects' has no attribute 'Gantt'

`AttributeError: module 'plotly.graph_objects' has no attribute 'Gantt'` 这个错误提示意味着你在尝试使用Plotly库中的`Gantt`功能，但实际上该模块（`graph_objects`）并没有提供名为`Gantt`的类或函数。Plotly Graph Objects（GO）库主要用于创建静态图表，如散点图、线图等，对于甘特图（Gantt chart），你需要使用`plotly_express`模块或者`plotly.graph_objs.graph_objs`下的`go.Gantt`。

如果你确实想要创建甘特图，可以按照以下步骤检查：

1. 确认版本：确保你安装的是最新版的Plotly，因为早期版本可能不包含`Gantt`属性。你可以通过`pip list plotly`来查看版本。

2. 导入正确模块：如果要用`plotly.express`，那么导入应该是`px.timeline`或`px.gantt`；如果是直接使用`graph_objs`，则应该使用`go.Gantt()`。

3. 检查文档：查阅Plotly官方文档，确认`Gantt`是否在当前版本的支持范围之内。

如果你在代码中遇到了这个问题，确保你的代码像这样导入并使用：

import plotly.express as px

# 或者
from plotly.graph_objs import go

df = ... # 你的数据集
fig = px.timeline(df)  # 使用plotly express
# 或者
gantt_trace = go.Gantt(x=['Task 1', 'Task 2', 'Task 3'], y=[0, 3, 6], ...)  # 使用graph_objs