plotly作图在jupyter notebook不显示

要在Jupyter Notebook中显示Plotly图表，需要使用Plotly的`init_notebook_mode()`函数来初始化Notebook模式。以下是具体的操作步骤和代码示例：

首先，确保你已经安装了Plotly库。可以通过以下命令进行安装：

pip install plotly

在Jupyter Notebook中，导入必要的库并初始化Notebook模式：

import plotly.offline as pyo
import plotly.graph_objs as go

pyo.init_notebook_mode(connected=True)

然后，使用Plotly的图表函数创建图表对象，并使用`pyo.iplot()`函数来显示图表：

data = [go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6])]
layout = go.Layout(title='Plotly Example')
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

pyo.iplot(fig)

这样就可以在Jupyter Notebook中显示Plotly图表了。

相关问题

jupyter notebook使用实例

### Jupyter Notebook 使用教程

#### 创建和运行第一个 Jupyter Notebook 文件

启动 Jupyter Notebook 后，浏览器会打开一个新的页面显示文件列表。点击右上角的新建按钮并选择 Python 版本来创建新的笔记本。

print("Hello, world!")

这段简单的代码展示了如何在单元格中编写和执行 Python 代码[^2]。

#### 数据处理与分析示例

下面的例子展示了一个典型的数据科学工作流程，在其中读取 CSV 文件并对数据进行了基本探索：

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('example.csv')

# 查看前几行记录
display(data.head())

# 获取描述性统计数据
display(data.describe())

此部分利用 Pandas 库来加载外部数据源，并调用了 `head()` 和 `describe()` 方法来进行初步了解数据结构及其分布情况。

#### 可视化图表绘制

对于任何数据分析项目来说，可视化都是不可或缺的一环。这里介绍怎样通过 Matplotlib 来制作简单折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.title('Simple Line Plot')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.show()

上述代码片段说明了如何导入绘图库并将两个数组作为 X 轴和 Y 轴输入参数传递给 plot 函数以生成图形；最后使用 show() 显示图像窗口。

#### 离线环境下的高级交互式可视化工具——Plotly

为了实现更复杂的视觉效果，还可以考虑采用像 Plotly 这样的第三方 JavaScript 图表库。即使是在没有网络连接的情况下也可以正常运作：

from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot
init_notebook_mode(connected=True)

trace = dict(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6], type='scatter', mode='lines+markers')
layout = dict(title="Offline Mode", xaxis=dict(title="X"), yaxis=dict(title="Y"))
fig = dict(data=[trace], layout=layout)
iplot(fig)

该段程序初始化了离线模式之后定义了一组散点轨迹对象连同布局设置一起传入到 figure 中完成整个作图过程[^3]。

Python作图三维图出不来

如果你在使用Python绘制三维图时遇到问题，可能有以下几个原因：

1. **库选择**：Python有许多用于制作三维图形的库，如`matplotlib`的`mplot3d`模块、`mayavi`、`Plotly`或`PySide6 + QtGraph`. 确保你选择了支持三维图的正确库。

2. **安装问题**：检查库是否已正确安装并更新到最新版本。有时候，旧版本可能不支持某些功能。你可以尝试运行`pip install --upgrade matplotlib`来更新`matplotlib`。

3. **错误示例**：如果你有代码示例，可能是代码语法错误或参数配置不当。例如，可能忘记设置`projection='3d'`来启用三维渲染，或者数据格式不符合要求。

4. **可视化问题**：有些复杂的场景可能需要特定的设置才能展示清晰。比如，如果数据点太多可能会导致散乱，可以调整`scatter`函数的`s`参数改变点的大小。

5. **环境兼容性**：确保你的环境支持3D绘图。比如，在Jupyter Notebook中，可能需要额外设置`%matplotlib notebook`。