数据分析与数据可视化密不可分。当然，最常用的是Pandas，Matplotlib和Pyecharts以及Tableau。在看到一篇文章介绍了情节之后，我也渴望尝试一下。我检查了相关信息，并开始尝试使用它。
Plotly是用于数据分析和可视化的在线平台。它具有非常强大的功能。您可以绘制许多图形，例如剥离图，散落的点，蛋糕地图，方形图等。它仍然支持许多API，例如Python，Javascript，Matlab，R和许多其他API，以及许多其他API，例如Python，JavaScript，Matlab，Matlab，Matlab，，Matlab，，Matlab，，Matlab，，，Matlab，，Matlab，，Matlab，，Matlab，，，Matlab，，Matlab，，Matlab，，Matlab，，Matlab，，Matlab，，Matlab，，Matlab，，，Matlab，R和r.it在Python中也非常易于使用，并且可以直接与PIP Install Plotly一起使用。最好在Jupyter笔记本中使用它，并且Pycharm操作不是很方便。使用Plotly可以绘制很多与Tableau相当的高质量地图：
绘图
我试图制作线图，一个散射的点图和直方图。首先，介绍了图书馆：
以上行主要引用一些库。Plotly有两种模式：在线和离线。在线模式需要有一个要编辑的帐户。我选择的离线模式，绘图集设置为办公室模式，直接在笔记本电脑中显示。
线图
随机设置4个参数，X轴的数量以及三个Y轴的随机数据以制作三种不同类型的图形。Trace0是标记，Trace1是行和标记，Trace3是行。然后将三个图放入数据列表并致电py.iplot（数据）。图纸系统的图形系统也很好 - 看起来很棒?
将模式设置为标记作为散射点，然后在标记中设置一组参数，例如颜色的随机范围，散射点的大小和图例。
散点图
直方图是常用的图形。情节绘制直方图的方式与我们在熊猫中设置的东西有点相似。它们非常直观地反映了不同月份两种生产率之间的差异。
上面的图只是情节冰山的一角。这是最基本的用法。它还具有许多很酷的用法和图形，尤其是带熊猫的图纸非常漂亮。