# Інтерактивні візуалізації з Plotly (Data Science & ML)

> Plotly Express, інтерактивні діаграми, дашборди, анімації, географічні карти, експорт

- 18 питань зі співбесід
- Mid-Level
- [Питання зі співбесід: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy.md)

## 1. Яка основна різниця між Plotly Express та Plotly Graph Objects?

**Відповідь**

Plotly Express — це високорівневий API, який дозволяє створювати діаграми одним рядком коду з простими параметрами. Plotly Graph Objects — це низькорівневий API, що пропонує повний контроль над кожним елементом діаграми. Plotly Express внутрішньо використовує Graph Objects, що дозволяє переключатися між ними для подальшого налаштування діаграм.

## 2. Як створити scatter plot за допомогою Plotly Express з Pandas DataFrame?

**Відповідь**

Функція px.scatter() приймає DataFrame і використовує параметри x та y для визначення, які стовпці відображати на кожній осі. Цей лаконічний синтаксис дозволяє швидко створювати інтерактивні візуалізації без складної конфігурації. Опціональні параметри, такі як color, size та hover_data, дозволяють збагатити діаграму.

## 3. Який параметр Plotly Express дозволяє розфарбовувати точки відповідно до категоріальної змінної?

**Відповідь**

Параметр color у Plotly Express автоматично призначає різні кольори кожному унікальному значенню категоріальної змінної. Plotly генерує інтерактивну легенду та використовує палітру кольорів за замовчуванням, оптимізовану для візуальної різниці. Цей параметр також працює з числовими змінними для створення кольорового градієнту.

## Ще 15 доступних питань

- Як відобразити діаграму Plotly у Jupyter notebook?
- Як експортувати діаграму Plotly у формат HTML для спільного використання?

Зареєструйся безкоштовно: https://sharpskill.dev/uk/login

## Інші теми співбесід Data Science & ML

- [Основи Python](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/python-basics.md): 25 запитань, Junior
- [Об'єктно-орієнтоване програмування Python](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/python-oop.md): 20 запитань, Junior
- [Структури даних Python](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/python-data-structures.md): 20 запитань, Junior
- [Основи Git](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/git-fundamentals.md): 18 запитань, Junior
- [Основи SQL](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/sql-basics.md): 20 запитань, Junior
- [Основи NumPy](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/numpy-fundamentals.md): 22 запитань, Junior
- [Основи Pandas](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/pandas-basics.md): 22 запитань, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/jupyter-colab.md): 16 запитань, Junior
- [SQL Joins та розширені запити](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/sql-joins-advanced.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Просунутий Pandas](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/pandas-advanced.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Візуалізація з Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/matplotlib-seaborn.md): 20 запитань, Mid-Level
- [Описова статистика](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/statistics-descriptive.md): 20 запитань, Mid-Level
- [Інференційна статистика](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/statistics-inferential.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/web-scraping.md): 18 запитань, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/bigquery-cloud.md): 18 запитань, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/feature-engineering.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Кероване ML: Регресія](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-supervised-regression.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Кероване ML: Класифікація](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-supervised-classification.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Дерева рішень та ансамблі](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-trees-ensembles.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Некероване ML](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-unsupervised.md): 22 запитань, Mid-Level
- [ML Pipelines та валідація](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-pipelines-validation.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Часові ряди та прогнозування](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/time-series-forecasting.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Основи Deep Learning](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/deep-learning-fundamentals.md): 24 запитань, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/tensorflow-keras.md): 22 запитань, Senior
- [CNN та класифікація зображень](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/cnn-image-classification.md): 24 запитань, Senior
- [RNN та послідовності](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/rnn-sequences.md): 22 запитань, Senior
- [Transformers та Attention](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/transformers-attention.md): 24 запитань, Senior
- [NLP та Hugging Face](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/nlp-huggingface.md): 24 запитань, Senior
- [GenAI та LangChain](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/genai-langchain.md): 24 запитань, Senior
- [MLOps та розгортання](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/mlops-deployment.md): 24 запитань, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/plotly-interactive