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。

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[82], line 12 10 import plotly.express as px 11 import requests ---> 12 import keras.backend as K 13 import tensorflow as tf 15 import matplotlib.pyplot as plt ModuleNotFoundError: No module named 'keras'

这个错误提示说明你的环境中没有安装keras模块。你需要使用pip安装keras模块，可以在终端或命令提示符中输入以下命令进行安装：

pip install keras

安装完成后，再次运行程序即可。