什么是 Plotly？

Plotly 是一个先进的开源图形库，使用户能够在线创建交互式、出版级的图表。它是数据可视化和数据故事讲述领域的重要工具，提供易于操作的平台，用于轻松创建复杂的可视化图表。Plotly 兼容多种编程语言，包括 Python、R 和 JavaScript，因此适合不同类型的用户。这一库由加拿大蒙特利尔的 Plotly Inc. 公司开发。

概述

Plotly 因其能够生成各种类型的图表而备受推崇，包括折线图、柱状图、散点图以及复杂的三维图表等。它基于 Plotly.js JavaScript 库开发，Python 版（通常称为 Plotly.py）能够轻松创建交互式网页可视化。这些可视化图表可以在 Jupyter notebook 中显示，也可以保存为独立 HTML 文件，或通过 Dash（Plotly 的网页应用框架）集成到网页应用中。

主要特性

1. 交互性：Plotly 提供丰富的交互功能，如悬停工具、缩放和平移，大大增强了用户与数据的互动体验。
2. 多样化图表类型：支持 40 多种独特的图表类型，涵盖统计、金融、地理、科学和三维可视化需求。
3. 与网页应用集成：Plotly 图表可以无缝嵌入网站和网页应用，是在线数据故事讲述的理想选择。
4. 开源：采用 MIT 许可证免费开放，用户可自由使用其全部功能，无需任何费用。
5. 跨平台支持：兼容多种操作系统，并可集成到不同的编程环境中。

安装

Plotly 可以通过 Python 的包管理器 pip 安装，命令如下：

pip install plotly

也可以通过 conda 安装：

conda install -c plotly plotly

在 JupyterLab 中使用时，可能还需安装如 jupyterlab 和 ipywidgets 等附加包，以保证全部功能正常。

使用示例

基本绘图

在 Python 中使用 Plotly 创建简单柱状图，可使用如下代码：

import plotly.express as px

fig = px.bar(x=["a", "b", "c"], y=[1, 3, 2])
fig.show()

该代码片段使用了 Plotly Express，这是一个用于快速创建丰富可视化的高层接口。

高级可视化

对于更复杂的可视化，Plotly 的 graph_objects 模块支持对图形的布局和设计进行深度定制。

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6])])
fig.update_layout(title='Scatter Plot Example')
fig.show()

应用场景

1. 数据科学与分析：Plotly 广泛用于数据科学领域，帮助可视化分析结果、构建仪表板并以易懂的方式展示发现。
2. 机器学习：用于可视化模型性能指标、特征重要性和数据分布等。
3. 金融分析：支持如蜡烛图和 OHLC 等金融图表，是股票市场分析的重要工具。
4. 科学研究：研究人员利用 Plotly 创建详细且交互式的科学图表，用于数据探索和展示。
5. 商业智能：Plotly 的交互式仪表板为企业用户洞察关键绩效指标提供支持。

与其他库的对比

Matplotlib vs. Plotly

• 交互性：Matplotlib 以静态图表著称，而 Plotly 在交互式可视化方面更为出色。
• 易用性：Plotly 更适合用较少的代码创建复杂图表。
• 图表种类：Matplotlib 支持更广泛的图表类型，但 Plotly 提供了独特的交互式图表。

Plotly vs. Bokeh

• 交互性：两者都具备交互性，但 Plotly 通常因其易用性和集成能力更受青睐。
• 仪表板：Plotly 的 Dash 框架是构建交互式网页应用的强大工具，而 Bokeh 也有自己的服务器用于创建仪表板。

Dash：Plotly 的网页应用框架

Dash 是 Plotly 推出的开源 Python 框架，用于构建分析型网页应用。它可与 Plotly.py 无缝集成，并允许将图表、下拉菜单和滑块等复杂 UI 元素直接与 Python 分析代码结合。Dash Enterprise 是其高级版本，提供可扩展的托管与部署功能。

Dash 快速上手

要创建一个基础 Dash 应用，可通过 pip 安装 Dash：

pip install dash

以下为一个简单 Dash 应用示例：

import dash
from dash import dcc, html

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(figure=fig)
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

该应用将在网页浏览器中渲染先前创建的 Plotly 图表。

总结

Plotly 是创建交互式数据可视化的强大工具。其跨语言支持、丰富的图表能力，以及通过 Dash 与网页应用的无缝集成，使其成为数据科学家、分析师和开发者的必备库。无论是科学研究、金融分析还是商业智能，Plotly 都能为复杂数据转化为引人入胜的视觉故事提供有力支持。