【Plotly-环境搭建】一文搞懂python最美画图工具plotly环境搭建
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🎯 1. 基本介绍
Plotly 是一个交互式的数据可视化工具，在数据科学和数据可视化领域得到了广泛的应用。它提供了丰富的绘图类型和高度可定制的图表，可以用于创建漂亮的、交互式的数据可视化图形。
Plotly 可以通过 Python、R、JavaScript 等多种编程语言进行使用，并且提供了各种形式的 API、SDK 和工具包。其中，Plotly Python 是 Plotly 提供的一个 Python 库，它可以帮助开发者在 Python 环境中进行数据处理和数据可视化。
与 Seaborn、Matplotlib 等数据可视化库相比，Plotly 具有更高的交互性和丰富的功能。它可以创建动态图表、可缩放的图表、3D 图表等，并且可以在其中添加标签、注释、图例和颜色映射等
💡 2. 环境安装
通常情况下，我们都是用pandas来处理数据，如果直接用plotly原生态的去画图，会导致学习生成较高，且操作较为复杂，因此，我们通过将pandas和plotly一起来连用，既可以保留了plotly画图的美观，同时也使得整个操作相对比较简单，具体的环境配置如下所示：
pip install chart_studio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pyarrow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install seaborn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install plotly -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install cufflinks -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装完上述必备的包之后，我们需要再每次运行的代码之前进行相关的配置，具体的代码如下所示：
import plotly.graph_objs as go
import chart_studio.plotly as py
import cufflinks as cf
from plotly.offline import iplot
import pandas as pd
import numpy as np
cf.go_offline()
cf.set_config_file(world_readable=True, theme="pearl")
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
🔍 3. 注意事项
- Plotly Express是基于Plotly的高级接口，提供了简化的函数来绘制多种图表。
- Graph Objects是Plotly的低级接口，允许更细粒度的图表定制。
- Plotly图表默认在浏览器中显示，可以通过fig.show()在Jupyter Notebook中显示。
- Plotly提供了丰富的图表类型，包括条形图、散点图、折线图、热力图、3D图表等。
🔍 4. 总结
Plotly是一个功能强大的交互式图表库，它使得创建美观、交互性强的数据可视化变得简单。通过本博客的代码示例，我们学习了如何使用Plotly Express和Graph Objects绘制基本的条形图和散点图。希望这篇博客能够帮助你更好地利用Plotly进行数据可视化。
