plotly

# Plotly 用于创建交互式、出版级可视化图表的 Python 绘图库，支持 40 多种图表类型。 ## 快速入门 安装 Plotly： bash uv pip install plotly 使用 Plotly Express（高级 API）的基本用法： python import plotly.express as px import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'x': [1, 2, 3, 4], 'y': [10, 11, 12, 13] }) fig = px.scatter(df, x='x', y='y', title='我的第一个图表') fig.show() ## 如何选择 API ### 使用 Plotly Express (px) 适用于具有合理默认设置的快速、标准可视化： - 处理 pandas DataFrame - 创建常见图表类型（散点图、折线图、柱状图、直方图等） - 需要自动颜色编码和图例 - 希望代码量最少（1-5 行） 完整指南请参阅 [reference/plotly-express.md](reference/plotly-express.md)。 ### 使用 Graph Objects (go) 适用于精细化控制和自定义可视化： - Plotly Express 不支持的图表类型（3D 网格、等值面、复杂的金融图表） - 从零开始构建复杂的多轨迹图形 - 需要对单个组件进行精确控制 - 创建带有自定义形状和注释的专业可视化 完整指南请参阅 [reference/graph-objects.md](reference/graph-objects.md)。 **注意：** Plotly Express 返回的是图形对象 Figure，因此你可以结合使用两种方法： python fig = px.scatter(df, x='x', y='y') fig.update_layout(title='自定义标题') # 在 px 图形上使用 go 方法 fig.add_hline(y=10) # 添加形状 ## 核心功能 ### 1. 图表类型 Plotly 支持 40 多种图表类型，分为以下类别： **基础图表：** 散点图、折线图、柱状图、饼图、面积图、气泡图 **统计图表：** 直方图、箱线图、小提琴图、分布图、误差棒 **科学图表：** 热力图、等高线图、三元图、图像显示 **金融图表：** K 线图、OHLC 图、瀑布图、漏斗图、时间序列 **地图：** 散点地图、等值区域图、密度地图（地理可视化） **3D 图表：** 3D 散点图、曲面图、网格图、锥形图、体积图 **专业图表：** 旭日图、树状图、桑基图、平行坐标图、仪表盘 有关所有图表类型的详细示例和用法，请参阅 [reference/chart-types.md](reference/chart-types.md)。 ### 2. 布局与样式 **子图：** 创建具有共享坐标轴的多图图形： python from plotly.subplots import make_subplots import plotly.graph_objects as go fig = make_subplots(rows=2, cols=2, subplot_titles=('A', 'B', 'C', 'D')) fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2], y=[3, 4]), row=1, col=1)