Plotly教程，一个漂亮的python库！

Plotly是一款使用率非常高的Python可视化库，而且在交互性方面做的非常好。

Plotly提供了丰富的图表类型和交互功能，可以帮助我们将数据以更直观、美观的方式展示出来。
实际数据挖掘和分析中，无论你是数据分析师、学生还是对数据感兴趣的人，Plotly都可以成为你实现可视化需求的良好选择。

为什么选择Plotly？
简洁易用：Plotly提供了简单直观的API接口，不需要深入了解复杂的图形原理即可轻松创建各种类型的图表。

交互性：通过使用Plotly，你可以创建交互式图表，使得其他人能够与图表进行互动，探索数据的不同方面。

多平台支持：Plotly不仅支持Python环境，还适用于其他主要编程语言，并提供了在线的绘图工具，方便在任何地方访问和共享图表。

安装Plotly
使用Plotly之前，先安装该Plotyly。

使用pip命令安装Plotly：pip install plotly

使用示例
下面是一个简单的示例，展示了如何使用Plotly来创建一个柱状图：
import plotly.graph_objects as go

# 创建数据
x = ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄']
y = [10, 15, 7, 12]

# 创建柱状图
fig = go.Figure(data=go.Bar(x=x, y=y))

# 设置图表标题和轴标签
fig.update_layout(
    title='水果销售量',
    xaxis_title='水果',
    yaxis_title='销售量'
)

# 显示图表
fig.show()
这段代码首先导入了plotly.graph_objects模块，并创建了一组数据，表示不同水果的销售量。
接着，通过go.Bar函数创建了一个柱状图，并使用update_layout方法设置了图表的标题和轴标签。
最后，调用fig.show()显示出图表。

开源数据分析
下面咱们使用Iris数据集，包含不同品种的鸢尾花的测量数据。
可以从Plotly内置的px.scatter_3d函数开始，然后根据数据集的特点进行适当的定制。
使用下面代码创建 3D 散点图：
import plotly.express as px
import seaborn as sns

# 加载Iris数据集
iris = sns.load_dataset("iris")

# 创建3D散点图
fig = px.scatter_3d(
    iris, x="sepal_length", y="sepal_width", z="petal_width",
    color="species", size="petal_length", opacity=0.7,
    title="Iris Dataset 3D Scatter Plot"
)

# 自定义图表布局
fig.update_layout(
    scene=dict(
        xaxis_title="Sepal Length",
        yaxis_title="Sepal Width",
        zaxis_title="Petal Width",
    )
)

# 显示图表
fig.show()
上述代码将创建一个漂亮的3D散点图，用不同的颜色表示不同品种的鸢尾花，点的大小表示花瓣长度，坐标轴分别表示花萼长度、花萼宽度和花瓣宽度。

实际分析中，可以根据需要进一步自定义图表的样式、布局和标签，以满足特定的数据分析需求。
几点注意
Plotly需要联网才能加载相关资源，确保你的计算机可以访问互联网。
在使用Plotly之前，建议先阅读官方文档或教程，以便更好地理解其功能和使用方式。

最后

通过使用Plotly，可以以更直观、交互性的方式展示数据，为数据分析和可视化工作增添一份便利。也希望在后面数据探索中可以提供更多的帮助！

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