plotly.py 概览¶
重要
本篇内容大都翻译自 plotly/plotly.py: The interactive graphing library for Python (includes Plotly Express) ，还有很多空白需要填充。欢迎贡献！
plotly Python 库是一个交互式的、开源的绘图库，它支持超过 40 种独特的图表类型，涵盖了广泛的统计、金融、地理、科学和三维用例。
基于 Plotly JavaScript 库(plotly.js)，Plotly 允许 Python 用户创建漂亮的基于 web 的交互式可视化，可以在 Jupyter 笔记本中显示，保存为独立的 HTML 文件，或使用 Dash 作为纯 Python 构建的 web 应用程序的一部分。plotly Python 库有时被称为 plotly.py，以区别于 JavaScript 库。
与 orca 图像导出工具的深度集成，plotly 还提供了对非 web 上下文的强大支持，包括桌面编辑器（如 QtConsole, Spyder, PyCharm）和静态文档发布（如将笔记本导出为具有高质量矢量图像的 PDF）。
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导航 如果你喜欢先了解图的基础原理,你可以阅读 图的数据结构，如何创建和更新数据，如何渲染数据，如何使用模板，如何将图导出为不同格式的数据 和 高级 API Plotly Express 来做以上的事情。
也可以查看详尽的参考指南：Python API 参考或 图参考
有关使用 Python 构建包含 plotly 图的 web 应用程序的信息，请参阅 Dash 用户指南。
如果您需要任何与 Plotly 相关的帮助，可以加入 Plotly 社区论坛。
重要
注意:使用 plotly.py 不需要：互联网连接、帐户或支付。在版本 4 中，plotly 包中删除了所有“在线”功能，现在作为单独的、可选的 chart-studio 包可用（见下文）。plotly.py 版本4 是“离线”的，不包括任何上传图或数据到云服务的功能。
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=go.Bar(y=[2, 3, 1]))
fig.write_html('first_figure.html', auto_open=True)
支持 Jupyter Notebook¶
在经典的 Jupyter Notebook 中使用，需要 pip 安装 Notebook 和 ipywidgets 包：
pip install "notebook>=5.3" "ipywidgets>=7.5"
可以直接使用笔记本渲染器内联显示图形:
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=go.Bar(y=[2, 3, 1]))
fig.show()
或使用 FigureWidget 对象：
import plotly.graph_objects as go
fig = go.FigureWidget(data=go.Bar(y=[2, 3, 1]))
fig
有关渲染器框架的更多信息，请参见用 图渲染，有关使用 FigureWidget 的更多信息，请参见 Plotly FigureWidget 概述。
支持 JupyterLab¶
要在 JupyterLab 中使用，请使用 pip 安装 JupyterLab 和 ipywidgets 包：
pip install jupyterlab "ipywidgets>=7.5"
然后运行以下命令安装所需的JupyterLab扩展(注意，这将需要安装 Node)：
# JupyterLab renderer support
jupyter labextension install jupyterlab-plotly@4.14.3
# OPTIONAL: Jupyter widgets extension
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager plotlywidget@4.14.3
并使用 plotly_mimetype 渲染器内联显示图：
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=go.Bar(y=[2, 3, 1]))
fig.show()
或者使用 FigureWidget 对象(如果执行了上面的“OPTIONAL”步骤)。
import plotly.graph_objects as go
fig = go.FigureWidget(data=go.Bar(y=[2, 3, 1]))
fig
如果你在使用 JupyterLab 时遇到任何问题，尤其是在使用多个 Python 环境时，请查看故障排除指南。
Chart Studio 支持¶
chart-studio 包可以用于上传 plotly 的 Chart Studio Cloud 或 On-Prem 服务。这个包可以使用 pip 安装。
pip install chart-studio==1.1.0
此包是可选的，如果没有安装，则不可能将图上传到 Chart Studio 云服务。