Python数据可视化：Plotly库安装与离线/在线绘图实战
发布时间：2026-10-13| 5人浏览过
本文详细介绍Python中Plotly库的安装方法及在线、离线两种绘图模式。通过pip安装Plotly后，开发者可利用其接口快速生成图表。文章对比了在线保存至网站与本地生成图像的区别，并提供了基础代码示例，帮助初学者掌握Plotly在数据科学中的应用。
Plotly库概述
作为目前功能强大的绘图工具之一，Plotly在数据可视化领域占据重要地位。
Plotly是一个面向现代平台的敏捷型商业智能与数据科学开源库。它支持Python、R、MATLAB、Excel、JavaScript及Jupyter等多种环境，底层主要依赖JavaScript进行图形渲染。用户只需调用Plotly提供的函数接口即可完成绘图，底层实现细节被封装隐藏，这种设计显著降低了初学者的使用门槛。
接下来，我们将重点从Python语言的角度，深入解析Plotly的绘图原理及具体操作方法。
Plotly安装与环境配置
### 安装Plotly
推荐使用pip命令来安装Plotly库。若系统中尚未安装pip，需先完成pip的安装配置。此处主要聚焦于Plotly库本身的安装步骤。
$ pip install plotly
or
$ sudo pip install plotly
or update
$ pip install plotly --upgrade在线与离线绘图模式对比
### 输出方式
在线模式：
该模式可将生成的可视化图像保存至Plotly网站，便于图像的云端共享与长期保存。
import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
py.sign_in('DemoAccount', '2qdyfjyr7o') # 注意：这里是plotly网站的用户名和密码
trace = go.Bar(x=[2, 4, 6], y= [10, 12, 15])
data = [trace]
layout = go.Layout(title='A Simple Plot', width=800, height=640)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
py.image.save_as(fig, filename='a-simple-plot.png')
from IPython.display import Image
Image('a-simple-plot.png')
离线模式：
该模式直接在本地环境中生成可视化图像文件，便于本地直接使用和处理。
# -*- coding:utf-8 -*-
import plotly.plotly
import plotly.graph_objs as go
trace = go.Box(
x=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
)
data = [trace]
plotly.offline.plot(data) # 离线方式使用：offline
Python绘图代码实战
### Plotly绘图示例
基本图表：20种
统计和海运方式图：12种
科学图表：21种
财务图表：2种
地图：8种
3D图表：19种
报告生成：4种
连接数据库：7种
拟合工具：3种
流动图表：4种
JavaScript添加自定义控件：13种
以上关于Python数据可视化中Plotly顶级绘图库的详解内容，旨在为读者提供参考。希望这些信息能帮助大家更好地使用Plotly，也欢迎继续关注本站获取更多技术分享。
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