# Interaktive Visualisierungen mit Plotly (Data Science & ML) > Plotly Express, interaktive Diagramme, Dashboards, Animationen, geografische Karten, Export - 18 Interview-Fragen - Mid-Level - [Interview-Fragen: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen.md) ## 1. Was ist der Hauptunterschied zwischen Plotly Express und Plotly Graph Objects? **Antwort** Plotly Express ist eine High-Level-API, mit der Diagramme in einer einzigen Codezeile mit einfachen Parametern erstellt werden können. Plotly Graph Objects ist die Low-Level-API, die vollständige Kontrolle über jedes Diagrammelement bietet. Plotly Express verwendet intern Graph Objects, was den Wechsel zwischen beiden ermöglicht, um Diagramme weiter anzupassen. ## 2. Wie erstellt man ein Scatter Plot mit Plotly Express aus einem Pandas DataFrame? **Antwort** Die Funktion px.scatter() nimmt ein DataFrame und verwendet die Parameter x und y, um anzugeben, welche Spalten auf jeder Achse angezeigt werden sollen. Diese präzise Syntax ermöglicht das schnelle Erstellen interaktiver Visualisierungen ohne komplexe Konfiguration. Optionale Parameter wie color, size und hover_data ermöglichen die Anreicherung des Diagramms. ## 3. Welcher Plotly Express-Parameter ermöglicht das Einfärben von Punkten gemäß einer kategorialen Variable? **Antwort** Der color-Parameter in Plotly Express weist jedem einzigartigen Wert einer kategorialen Variablen automatisch unterschiedliche Farben zu. Plotly erzeugt eine interaktive Legende und verwendet eine Standardfarbpalette, die für visuelle Unterscheidung optimiert ist. Dieser Parameter funktioniert auch mit numerischen Variablen, um einen Farbverlauf zu erstellen. ## 15 weitere Fragen verfügbar - Wie zeigt man ein Plotly-Diagramm in einem Jupyter-Notebook an? - Wie exportiert man ein Plotly-Diagramm im HTML-Format zum Teilen? Kostenlos registrieren: https://sharpskill.dev/de/login ## Weitere Data Science & ML-Interviewthemen - [Python-Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/python-basics.md): 25 Fragen, Junior - [Python Objektorientierte Programmierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/python-oop.md): 20 Fragen, Junior - [Python-Datenstrukturen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/python-data-structures.md): 20 Fragen, Junior - [Git-Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/git-fundamentals.md): 18 Fragen, Junior - [SQL-Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/sql-basics.md): 20 Fragen, Junior - [NumPy-Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/numpy-fundamentals.md): 22 Fragen, Junior - [Pandas-Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/pandas-basics.md): 22 Fragen, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/jupyter-colab.md): 16 Fragen, Junior - [SQL Joins & fortgeschrittene Abfragen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/sql-joins-advanced.md): 22 Fragen, Mid-Level - [Fortgeschrittenes Pandas](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/pandas-advanced.md): 24 Fragen, Mid-Level - [Visualisierung mit Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/matplotlib-seaborn.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Deskriptive Statistik](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/statistics-descriptive.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Inferenzstatistik](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/statistics-inferential.md): 24 Fragen, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/web-scraping.md): 18 Fragen, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/bigquery-cloud.md): 18 Fragen, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/feature-engineering.md): 22 Fragen, Mid-Level - [Überwachtes ML: Regression](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/ml-supervised-regression.md): 24 Fragen, Mid-Level - [Überwachtes ML: Klassifikation](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/ml-supervised-classification.md): 24 Fragen, Mid-Level - [Entscheidungsbäume & Ensembles](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/ml-trees-ensembles.md): 24 Fragen, Mid-Level - [Unüberwachtes ML](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/ml-unsupervised.md): 22 Fragen, Mid-Level - [ML-Pipelines & Validierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/ml-pipelines-validation.md): 22 Fragen, Mid-Level - [Zeitreihen & Prognosen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/time-series-forecasting.md): 22 Fragen, Mid-Level - [Grundlagen des Deep Learning](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/deep-learning-fundamentals.md): 24 Fragen, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/tensorflow-keras.md): 22 Fragen, Senior - [CNN und Bildklassifizierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/cnn-image-classification.md): 24 Fragen, Senior - [RNN & Sequenzen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/rnn-sequences.md): 22 Fragen, Senior - [Transformers & Attention](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/transformers-attention.md): 24 Fragen, Senior - [NLP & Hugging Face](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/nlp-huggingface.md): 24 Fragen, Senior - [GenAI & LangChain](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/genai-langchain.md): 24 Fragen, Senior - [MLOps und Deployment](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-science/interviewfragen/mlops-deployment.md): 24 Fragen, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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