plotly可视化生成的网页，如果子图很多的话，可以往下拉吗

当页面中子图的数量非常多时，Plotly 可以提供滚动以及缩放的功能，以确保整个图形都能被完全展示，并可以适应不同的屏幕尺寸。所以当子图很多的情况下，用户可以通过鼠标滚轮来放大或缩小图像，以在需要的子图上更密集的查看详细信息。

相关问题

anaconda 的plotly可视化

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，它包含了许多常用的数据分析和可视化的库。而Plotly是其中一个强大的数据可视化工具。通过Anaconda安装的Python环境，默认是不包含Plotly的，但可以通过pip命令安装。安装Plotly的方法是在命令行中输入"python -m pip install --user plotly"，然后等待片刻即可完成安装。

为了使用Plotly来进行数据可视化，你需要导入相应的库和模块。在Python脚本中，你可以使用以下代码导入相关的库和模块：

import plotly
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

接下来，你可以使用相关的函数和方法来创建图表并进行配置。以下是一个基本的散点图的例子：

N = 1000
random_x = np.random.randn(N)
random_y = np.random.randn(N)

trace = go.Scatter(
x = random_x,
y = random_y,
mode = 'markers'
)

data = [trace]

layout = go.Layout(
xaxis={ 'title':'这是横坐标轴', 'titlefont':{ 'size':30 } },
yaxis={ 'title':'这是纵坐标轴', 'titlefont':{ 'size':40 } }
)

fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

plotly.offline.init_notebook_mode()
plotly.offline.iplot(fig,filename='basic-scatter')

以上代码会绘制一个散点图，并设置横纵坐标轴的标题字体大小。

plotly可视化案例

下面是一个使用 Plotly 库进行可视化的例子：

import plotly.express as px
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminderDataFiveYear.csv')

# 创建动态图表
fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp",
                 size="pop", color="continent",
                 hover_name="country", log_x=True, size_max=60,
                 animation_frame="year", range_x=[100,100000], range_y=[20,90])

# 显示图表
fig.show()

这个例子使用了 Gapminder 数据集，展示了全球各国家的人均 GDP、人均寿命和人口数量之间的关系，同时还可以通过动态效果展示不同年份的数据。