安装要安装它，在终端输入以下命令。pipinstallplotly复制代码散点图可以使用plotly.express的scatter()方法创建散点图Plotly。与Seaborn一样，这里需要一个额外的数据参数。示例：importplotly.expressaspximportpandasaspd#readdatabasedata=pd.read_csv("tips.csv")#drawscatterplotfig=px.scatter(data,x="day",y="tip",color='sex')#showplotfig.show()复制代码输出：折线图Plotly中的折线图看起来很直观，是plotly、管理各种类型的数据和组装易于设置样式的统计数据的完美结合。使用px.line将每个数据位置表示为顶点示例：importplotly.expressaspximportpandasaspd#readdatabasedata=pd.read_csv("tips.csv")#drawscatterplotfig=px.line(data,y='tip',color='sex')#Showplotfig.show()复制代码条形图Plotly中的条形图可以使用plotly.express类的bar()方法创建。例子：importplotly.expressaspximportpandasaspd#readdatabasedata=pd.read_csv("tips.csv")#drawscatterplotfig=px.bar(data,x='day',y='tip',color='sex')#Displaytheplotfig.show()复制代码输出：Histograms在plotly中，可以使用plotly.express类的histogram()函数创建直方图。示例：importplotly.expressaspximportpandasaspd#readdatabasedata=pd.read_csv("tips.csv")#绘制散点图fig=px.histogram(data,x='total_bill',color='sex')#Showplotfig.show()复制代码输出：添加交互就像Bokeh一样，plotly也提供各种交互。让我们讨论其中的几个。创建下拉菜单：下拉菜单是始终显示在屏幕上的菜单按钮的一部分。每个菜单按钮都与一个菜单小部件相关联，该小部件可以在单击菜单按钮时显示菜单按钮的选项。在plotly中，有4种可能的方法可以使用updatemenu方法修改图表。restyle：修改数据或数据属性relayout：修改布局属性update：修改数据和布局属性animate：开始或暂停动画示例：importplotly.graph_objectsaspximportpandasaspd#readdatabasedata=pd.read_csv("tips.csv")plot=px.Figure(data=[px.Scatter(x=data['day'],y=data['tip'],mode='markers',)])#添加下拉菜单plot.update_layout(updatemenus=[dict(buttons=list([dict(args=["type","scatter"],label="散点图",method="restyle"),dict(args=["type","bar"],label="BarChart",method="restyle")]),direction="down",),])plot.show()复制代码输出：添加按钮：在plotly中，使用自定义动作按钮直接从录音中快速做出动作。可以将自定义按钮添加到CRM、营销和自定义应用程序的页面布局中。还有4种可能的方法可以应用于自定义按钮：restyle：修改数据或数据属性relayout：修改布局属性update：修改数据和布局属性animate：开始或暂停动画示例：importplotly.graph_objectsaspximportpandasaspd#读取数据库data=pd.read_csv("tips.csv")plot=px.Figure(data=[px.Scatter(x=data['day'],y=data['tip'],mode='markers',)])#添加下拉菜单plot.update_layout(updatemenus=[dict(type="buttons",direction="left",buttons=list([dict(args=["type","scatter"],label="散点图",method="restyle"),dict(args=["type","bar"],label="BarChart",method="restyle")]),),])plot.show()复制代码输出：创建滑块和选择器：在绘图中，范围滑块是自定义范围类型的输入控件。它允许在指定的最小和最大范围之间选择一个值或一个值范围。范围选择器是一种用于选择要在图表中显示的范围的工具。它提供了用于选择图表中预配置范围的按钮。它还提供了一个输入框来手动输入最小和最大日期示例：importplotly.graph_objectsaspximportpandasaspd#readthedatabasedata=pd.read_csv("tips.csv")plot=px.Figure(data=[px.Scatter(y=data['tip'],mode='lines',)])plot.update_layout(xaxis=dict(rangeselector=dict(buttons=list([dict(count=1,step="天",stepmode="backward"),])),rangeslider=dict(visible=True),))plot.show()复制代码输出：总结在本系列教程中，我们使用Python的四个不同的绘图模块（即[Matplotlib]、[Seaborn]、[Bokeh]和Plotly）绘制提示数据集。每个模块以自己独特的方式显示绘图，每个模块都有自己的一组功能，例如Matplotlib以编写更多代码为代价提供了更大的灵活性，而Seaborn作为一种高级语言提供了允许人们通过一个小的代码量。每个模块都可以根据我们想要完成的事情来使用。.
