Plotly教程

Plotly是一个用于数据可视化的开源库，支持多种图表类型和数据交互方式。本教程是一个入门级的教程，将介绍如何使用Plotly创建简单的数据可视化。

安装Plotly

安装Plotly，只需要在命令行界面运行以下命令：

pip install plotly

简单图表

Plotly提供了多种图表类型，本教程将以散点图为例。要创建一个散点图，首先需要导入plotly.graph_objects模块，然后创建一个Scatter对象，并设置x和y的值。最后使用show()函数呈现图表：

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 11, 12, 13]))
fig.show()

这应该会打开一个新的浏览器窗口，显示包含散点图的HTML文件。

添加标签和标题

通过在Scatter对象中设置name属性，可以将图表中的每个散点添加标签。为图表添加标题，只需在Figure对象中设置layout属性中的title属性即可：

fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 11, 12, 13], name='Scatter Plot'))
fig.update_layout(title='My Scatter Plot')
fig.show()

自定义轴标签

Scatter对象中的xaxis_title和yaxis_title属性可以用于指定轴的标签：

fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 11, 12, 13], name='Scatter Plot'))
fig.update_layout(title='My Scatter Plot', xaxis_title='X axis', yaxis_title='Y axis')
fig.show()

更多类型的图表

Plotly支持多种类型的图表，包括柱状图、线图、面积图、热图等等。创建这些图表的过程不同于散点图，但使用的方法类似。更详细的信息可以在官方文档中找到：

https://plotly.com/python/

结论

本教程介绍了如何使用Plotly创建简单的数据可视化。在了解了这些基本概念之后，可以深入学习Plotly，并创建更复杂的交互式数据可视化。