安装简单，通过pip install plotly即可使用。本文将展示如何在Jupyter Notebook中使用Plotly进行图形绘制。使用Plotly可绘制高质量图表，如下图所示：折线点图：示例代码：python import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data=[go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 15, 13, 17])])...
Python 可视化神器--Plotly
大家好，我是无欢不散，专注于分享Python技术。
学习Python是数据分析的基础，数据可视化在数据分析中至关重要。常用的Python可视化库有pandas、matplotlib、pyecharts以及Tableau。最近发现了一款强大的可视化工具——Plotly，它提供在线平台，支持多种图形如条形图、散点图、饼图、直方图等，并支持Python、JavaScript、MATLAB、R等多种语言API。安装简单，通过pip install plotly即可使用。本文将展示如何在Jupyter Notebook中使用Plotly进行图形绘制。
使用Plotly可绘制高质量图表，如下图所示：
折线点图：
示例代码：
python
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=[go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 15, 13, 17])])
fig.show()
直方图：
示例代码：
python
import plotly.express as px
df = px.data.gapminder().query("year == 1952")
fig = px.histogram(df, x="lifeExp", nbins=10)
fig.show()
散点图：
示例代码：
python
import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length")
fig.show()
Plotly库提供了丰富的图表绘制功能，适用于数据探索、展示和报告。掌握Plotly可提升数据分析的效率与质量。
更多使用方法请参考plotly.com/python/。
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