poltly内置数据集绘制横向动态柱状图并控制动态展示速度

要绘制横向动态柱状图并控制动态展示速度，可以使用Pandas和Plotly库。首先，我们需要安装这两个库。可以通过以下命令在终端中安装它们：

pip install pandas
pip install plotly

接下来，我们可以使用Pandas生成一些数据，并使用Plotly将其可视化。以下是一个简单的示例代码，其中我们使用Pandas生成一个包含随机值的数据框，并使用Plotly创建一个横向动态柱状图：

import pandas as pd
import plotly.express as px
import time

# 生成随机数据
df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'C'], 'value': [2, 3, 4]})

# 创建动态柱状图
fig = px.bar(df, x='value', y='category', orientation='h')

# 控制动画速度
fig.update_layout(updatemenus=[dict(type='buttons', showactive=False,
                                    buttons=[dict(label='Play',
                                                  method='animate',
                                                  args=[None, {'frame': {'duration': 500, 'redraw': False},
                                                               'fromcurrent': True, 'transition': {'duration': 0}}]),
                                             dict(label='Pause',
                                                  method='animate',
                                                  args=[[None], {'frame': {'duration': 0, 'redraw': False},
                                                                 'mode': 'immediate',
                                                                 'transition': {'duration': 0}}])])])

# 添加每一帧的数据
frames = [px.bar(df, x='value', y='category', orientation='h') for i in range(5)]

fig.frames = frames

# 显示动态柱状图
fig.show()

# 控制动画速度
for i in range(5):
    fig.update_layout(frame=dict(duration=500, redraw=False), transition=dict(duration=0))
    time.sleep(1)

在上面的代码中，我们使用`px.bar()`函数创建了一个静态的柱状图，并将其赋值给变量`fig`。接下来，我们使用`update_layout()`方法添加了一个按钮，用于控制动态展示的速度。我们使用`frames`变量将每一帧的数据添加到图表中。最后，我们使用`show()`方法显示动态柱状图，并使用一个简单的循环控制动画的速度。