# Interactieve visualisaties met Plotly (Data Science & ML) > Plotly Express, interactieve grafieken, dashboards, animaties, geografische kaarten, export - 18 gespreksvragen - Mid-Level - [Gespreksvragen: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen.md) ## 1. Wat is het belangrijkste verschil tussen Plotly Express en Plotly Graph Objects? **Antwoord** Plotly Express is een high-level API waarmee grafieken in één regel code met eenvoudige parameters kunnen worden gemaakt. Plotly Graph Objects is de low-level API die volledige controle biedt over elk grafiekelement. Plotly Express gebruikt intern Graph Objects, waardoor je tussen beide kunt schakelen om grafieken verder aan te passen. ## 2. Hoe maak je een scatter plot met Plotly Express van een Pandas DataFrame? **Antwoord** De functie px.scatter() neemt een DataFrame en gebruikt de parameters x en y om aan te geven welke kolommen op elke as moeten worden weergegeven. Deze beknopte syntax maakt het snel maken van interactieve visualisaties mogelijk zonder complexe configuratie. Optionele parameters zoals color, size en hover_data verrijken de grafiek. ## 3. Welke Plotly Express-parameter maakt het kleuren van punten op basis van een categorische variabele mogelijk? **Antwoord** De color-parameter in Plotly Express wijst automatisch verschillende kleuren toe aan elke unieke waarde van een categorische variabele. Plotly genereert een interactieve legenda en gebruikt een standaard kleurenpalet dat is geoptimaliseerd voor visuele onderscheiding. Deze parameter werkt ook met numerieke variabelen om een kleurverloop te maken. ## Nog 15 vragen beschikbaar - Hoe geef je een Plotly-grafiek weer in een Jupyter-notebook? - Hoe exporteer je een Plotly-grafiek naar HTML-formaat om te delen? Meld je gratis aan: https://sharpskill.dev/nl/login ## Andere Data Science & ML-sollicitatieonderwerpen - [Python-basisbeginselen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/python-basics.md): 25 vragen, Junior - [Python Objectgeoriënteerd Programmeren](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/python-oop.md): 20 vragen, Junior - [Python-datastructuren](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/python-data-structures.md): 20 vragen, Junior - [Git-Fundamenten](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/git-fundamentals.md): 18 vragen, Junior - [SQL-basisbeginselen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/sql-basics.md): 20 vragen, Junior - [NumPy-grondbeginselen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/numpy-fundamentals.md): 22 vragen, Junior - [Pandas-basis](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/pandas-basics.md): 22 vragen, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/jupyter-colab.md): 16 vragen, Junior - [SQL Joins & geavanceerde queries](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/sql-joins-advanced.md): 22 vragen, Mid-Level - [Geavanceerd Pandas](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/pandas-advanced.md): 24 vragen, Mid-Level - [Visualisatie met Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/matplotlib-seaborn.md): 20 vragen, Mid-Level - [Beschrijvende statistiek](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/statistics-descriptive.md): 20 vragen, Mid-Level - [Inferentiële statistiek](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/statistics-inferential.md): 24 vragen, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/web-scraping.md): 18 vragen, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/bigquery-cloud.md): 18 vragen, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/feature-engineering.md): 22 vragen, Mid-Level - [Supervised ML: Regressie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-supervised-regression.md): 24 vragen, Mid-Level - [Supervised ML: Classificatie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-supervised-classification.md): 24 vragen, Mid-Level - [Beslissingsbomen & Ensembles](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-trees-ensembles.md): 24 vragen, Mid-Level - [Ongesuperviseerd ML](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-unsupervised.md): 22 vragen, Mid-Level - [ML Pipelines & Validatie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-pipelines-validation.md): 22 vragen, Mid-Level - [Tijdreeksen & Voorspelling](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/time-series-forecasting.md): 22 vragen, Mid-Level - [Fundamenten van Deep Learning](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/deep-learning-fundamentals.md): 24 vragen, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/tensorflow-keras.md): 22 vragen, Senior - [CNN en beeldclassificatie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/cnn-image-classification.md): 24 vragen, Senior - [RNN & Reeksen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/rnn-sequences.md): 22 vragen, Senior - [Transformers & Attention](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/transformers-attention.md): 24 vragen, Senior - [NLP & Hugging Face](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/nlp-huggingface.md): 24 vragen, Senior - [GenAI & LangChain](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/genai-langchain.md): 24 vragen, Senior - [MLOps en Deployment](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/mlops-deployment.md): 24 vragen, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/plotly-interactive