plotly.express与matplotlib.pyplot的区别

plotly.express和matplotlib.pyplot都是Python中用于数据可视化的库，但是它们有一些区别：

1. 语法风格不同：plotly.express采用更加简单直观的语法，易于学习和使用，而matplotlib.pyplot则需要编写更多的代码才能得到相同的结果。

2. 输出格式不同：plotly.express的输出结果是交互式的网页图形，可以进行缩放和交互操作，而matplotlib.pyplot的输出结果是静态的图片。

3. 功能不同：plotly.express提供了很多高级的数据可视化功能，例如3D图形、动画、地图等，而matplotlib.pyplot则更适合于基本的数据可视化任务。

4. 应用场景不同：plotly.express适合于需要进行交互式数据可视化的应用场景，例如数据分析、科学研究等，而matplotlib.pyplot则更适合于需要静态图片的应用场景，例如报告制作、出版等。

总之，plotly.express和matplotlib.pyplot都有它们自己的优点和适用场景，具体选择哪个库取决于你的需求和偏好。

相关问题

import plotly.express as px fig = px.histogram(train_public, x="total_loan", color="isDefault") fig.show()改为matplotlib.pyplot下画出的直方图的代码

可以使用matplotlib库来画出直方图，以下是对应的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将数据分成 isDefault 为 0 和 1 两部分
is_default_0 = train_public[train_public['isDefault'] == 0]['total_loan']
is_default_1 = train_public[train_public['isDefault'] == 1]['total_loan']

# 绘制直方图
plt.hist([is_default_0, is_default_1], bins=30, color=['blue', 'green'], label=['isDefault=0', 'isDefault=1'])
plt.legend()
plt.xlabel('total_loan')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

这段代码的功能与上面的代码相同，只是使用了matplotlib库来绘制直方图。首先将数据集按照"isDefault"变量分成两部分，然后使用plt.hist()函数来绘制直方图。其中，bins参数表示将数据分成的区间数，color参数表示直方图的颜色，label参数表示直方图的标签。最后通过plt.legend()函数来显示标签，通过plt.xlabel()和plt.ylabel()函数来设置x轴和y轴的标签。

import matplotlib.pyplot as plt import plotly.express as px data_canada = px.data.gapminder().query("country == 'Canada'") fig = px.bar( data_canada, # 数据集 x='year', # x轴 y='pop', # y轴 color ='pop' ) fig.show() 怎么让柱形图上面显示数据

可以在生成柱形图的时候，添加一个参数text来指定要在柱形图上显示的数据。具体地，可以将text参数设置为一个字符串，表示要显示的数据列的名称。例如，要在柱形图上显示年份和人口数量，可以将text参数设置为"year, pop"。修改后的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px

data_canada = px.data.gapminder().query("country == 'Canada'")

fig = px.bar(data_canada, x='year', y='pop', color='pop', text='year, pop')
fig.show()

这样，生成的柱形图上方会显示每个柱子对应的年份和人口数量。可以通过修改text参数的值来控制要在柱形图上显示的数据。