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plotly权威发布_plotly怎么读(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

plotly

𐟎覕𐦍﨧†化工具大揭秘！ 𐟔探索数据可视化的奥秘，我们为您揭秘16款热门可视化工具！无论您是数据分析新手还是资深数据科学家，总有一款工具能满足您的需求。 𐟓Š无需编程语言的轻松工具： RAW 简道云 Tableau Infogram 𐟌基于JavaScript的强大工具： Chart.js D3.js FusionCharts jQuery Visualize 𐟒𜩇‘融与设计的完美结合： Dygraphs Highcharts Timeline Dipity 𐟌其他领域的可视化佼佼者： Better World Google Charts Crossfilter plotly 𐟎懲‰择合适的工具，让数据可视化变得简单又有趣！快来试试吧！

𐟎‰Python一行代码绘制边际分布𐟓Š 𐟎ˆ探索Python的强大之处！只需一行代码，即可轻松绘制出带有边际分布子图的组合图形。𐟓ˆ 𐟔 当单一图表无法满足你的数据解析需求时，组合图表成为了得力助手。而边际分布图，作为组合图表的一种，能够为你提供主图上方或右侧的额外数据视角。𐟓Š 𐟌ˆ 无论是直方图、箱形图还是小提琴图，都可以作为边际分布子图，为你的数据解读增添更多维度。这一切，都得益于Python可视化库plotly的强大功能。𐟎芊𐟒ᠥ…𓩔‚数margin_x和margin_y，让你轻松控制子图的显示位置和大小。而且，边缘图和主图是联动的哦！在主图上进行缩放时，子图的数据范围会随之变动，子图本身还支持鼠标悬停显示信息，方便你随时捕捉数据的细微变化。𐟔 𐟚€ 现在就尝试用Python绘制你的第一个边际分布子图吧！感受数据的魅力，让你的分析更加生动、直观！𐟌Ÿ

三分钟搞定Python消费分析可视化嘿，好久不见啦！今天给大家带来一个超级实用的小项目——用Python来搞定你的个人消费分析，还能可视化哦！整个过程其实很简单，只需要五步就搞定啦：数据处理 𐟓ˆ 首先，你得把你的消费数据整理成一个表格或者CSV文件。这个步骤有点繁琐，但非常必要。截取指定月份的数据 ✈️ 接下来，我们要从一堆数据中找出你想要分析的那个月的消费情况。这个步骤可以用Python的pandas库来搞定，超级方便。数据分析 𐟔 然后，我们来进行一些基础的数据分析。比如计算一下这个月的总支出、各类消费的比例等等。这些都可以用Python的numpy和pandas库来实现。数据可视化图表生成 𐟓Š 这一步是最有趣的！我们可以使用Plotly这个库来生成交互式的图表。这样你不仅能看到各种数据，还能自由缩放和探索。结果输出 𐟓„ 最后，把分析结果输出到一个表格或者图表中，这样你就能一目了然地看到你的消费情况啦！这次我选择的是Plotly这个库，因为它支持交互和缩放，真的超级好用！当然，如果你对其他库感兴趣，也可以尝试一下Matplotlib或者Seaborn。这次的代码其实不难，非常适合作为数据分析和可视化的入门项目。如果你觉得有用，记得关注和点赞哦～下次我会更详细地讲解每个步骤，敬请期待！最近我还试了不少有趣的App，下次再来分享给大家！

清华Python教程：从基础到实战全覆盖 𐟌Ÿ𐟌Ÿ这套清华出品的Python教程简直是学习Python的终极指南，内容涵盖了从基础到高级的各个方面，包括： 𐟔 Python基础（90个案例） 𐟔 Python高级字符串处理（25个案例） 𐟔 文件、日期和多线程处理（26个案例） 𐟔 Python三大利器（迭代器、生成器、装饰器，15个案例） 𐟔 绘图工具（turtle、matplotlib、seaborn、plotly等，27个案例） 𐟔 Python常见问题（14个） 𐟔 Python第三方包（3个） 𐟔 机器学习和深度学习必知算法（17个） 𐟔 Python实战案例（6个） 𐟔 Pandas数据分析实战案例（pandas、numpy、matplotlib、pyecharts，17个案例） 𐟔 Flask web开发实战案例（数据入库、各层调用关系、表单操作、Pyecharts绘图，5个案例） 𐟌Ÿ𐟌Ÿ趁着假期还有时间，利用自己的勤奋和努力，赢得一场蜕变吧！𐟒尟š€

24奥运数据项目，必备！ 𐟓Š 想要深入了解2024奥运会的各项数据吗？这里有一个全面的数据分析项目等你来挑战！涵盖数据清洗、探索性数据分析和数据可视化等多个关键领域。 𐟑堦•𐦍†包括运动员的人口统计信息、参赛国家的代表性、性别分布、各体育项目的队伍情况以及各国奖牌的分布情况。通过这个项目，你可以： ✅ 掌握Python的Pandas、Seaborn、Plotly等工具，提升技术栈的应用能力； ✅ 展示丰富的可视化技巧，提升数据可视化能力；非常适合技术领域求职的留学生作为学习和参考，面试时也可以作为项目亮点进行介绍。

转码Bootcamp：学得飞起！这周在转码Bootcamp的学习真是累到不行！前四天，我每天晚上都学到10点，试图把当天的挑战都搞定。到了周五，简直累得趴下，睡了两个小时才缓过来。这周的学习进度飞快。第一天学基础，感觉就像把pre master一个半月的内容都补回来了。第二天是pandas库，第三天是API，第四天是plotly，第五天是统计，还有一个项目。在做项目时，我发现自己过于专注于写代码本身，而对背后的商业逻辑思考不够。平时做作业时，怎么写代码是我最感兴趣的，但到了项目阶段，面对一堆数据，进行商业分析时，我竟然有点懵。今天有个叫Mo的男生做项目展示，真的非常棒！他的代码都是前几天学的基础知识，但他能把这些知识串联起来，讲出一个很好的销售额和商业因素的故事。我不禁为他鼓掌。有趣的是，大家都不太喜欢那个优秀但张扬的德国人。只要他在哪个小组，基本上就不会有人进去。他有固定的讨论伙伴，一个荷兰女生。我觉得他们俩性格挺像的，只能和势均力敌的人一起讨论，进度慢一点的同学问问题，他们就会不耐烦。周一我做作业很快，倒不是我聪明，毕竟学过一个多月python，基础的代码还是会写的。德国人一直问我问题，后来题有点难，他就有点恼怒了。我就觉得有点搞笑，想告诉他，我可远不及你聪明，我只是提前学了点，息怒。不过，他有一点确实让我佩服，就是他一直都非常努力且专注。通常学到五点，我就完全不想讲话了，但他还是会积极问问题，脑子转得很快。这一点真的是很厉害。说到佩服，我的大学室友最近从美国来德国工作一个月。她是我认识的最优秀的人。真的是极其专注的一个人。上课全神贯注，自习可以一天都关机。她毕业后保送北大，读博，工作，一路都在最顶尖的地方。虽然相对而言我很菜，但我一直希望能变成和她一样专注又努力的人。今天想到人生的前半生已经落幕，有点伤感。但是没关系，我们还有漫长的岁月。接下来十年也要继续努力啊！周末读了《人类群星闪耀时》。还有什么比寒冷的冬夜读茨威格更美妙的事情呢？我真的觉得：此时此刻，人生太美好了。享受一切吧！

𐟔僨atGPT热图制作全攻略𐟎芰ŸŒˆ想要制作超炫的3D+2D热图吗？试试ChatGPT+r语言吧！𐟒ꊊ𐟓Š首先，准备好你的数据，可以是Excel格式。接着，使用R语言来绘制3D热图。你需要安装并加载'plotly'这个包，它能帮助你创建交互式的热图。𐟓ˆ 𐟎规𖥐Ž，通过多轮次对话，你可以调整代码，比如表达值的维度范围，确保所有基因都显示出来。同时，你可以将三维热图映射到XY平面上，形成二维热图，这样你的热图就更加直观和易懂了！𐟑€ 𐟖Œ️最后，你可以在R中画出你的热图，欣赏你的作品。ChatGPT还能为你生成多种配色方案，调整文字位置，让你的热图更加美观和个性化！𐟌Ÿ 𐟒᥿릝娯•试吧，让你的数据可视化更加出彩！𐟎‰

数据可视化进阶：Seaborn与Plotly

数据可视化新纪元：Dash与Plotly集成应用指南

𐟚€ 转行数据分析的学习路线图：从零到一 𐟓š 总结一下我的学习过程，希望能给大家一些参考： 𐟓– 书籍：阅读是学习的基础，不仅要读，还要做笔记，总结。专业书籍是获取专业知识的好途径，行业相关书籍则能帮助你更好地理解行业动态。 𐟓ˆ 统计学：根据个人需求，掌握基本概念，如均值、方差、正态分布、贝叶斯定理、概率计算、假设检验、拟合线等。深入学习可以根据面试情况来定。 𐟓Š Excel：熟能生巧，多练习常用的操作，如函数和透视表，提升熟练度。 𐟔砍ySQL：掌握增删查改、筛选、过滤、分组、排序和窗口函数等基本操作。通过练习牛客网和MySQL45题，逐步提高解题能力。 𐟒𛠐ython：从变量和数据结构开始，逐步学习，多实践总结。清洗数据时，numpy和pandas是不错的选择；可视化方面，matplotlib和plotly都是很好的工具。 𐟓Š 数据分析：学习方法论和基本业务知识，掌握拆解、aarrr、rfm、用户画像等分析方法。指标体系的搭建也是面试和工作中常用的技能。 𐟎蠥﨧†化：tableau是可视化的行家，掌握丰富的玩法，作为工具要多用。大部分公司都用它来可视化信息。 𐟓𒠩ṧ›š通过知乎、阿里云天池、和鲸社区、kaggle等网站下载数据集进行操作，熟悉整个流程，面试时会轻松很多。希望这些建议能帮助你更好地规划自己的学习路线，转行数据分析并不难，只要按照计划一步步来，你一定可以成功！

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