用pycharm的plotly库利用自带数据集绘制动态变化柱状图Y轴随着x轴变化可以控制速度

以下是一个使用Plotly库绘制动态变化柱状图的示例代码：

import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots
import pandas as pd

# 使用Plotly自带数据集iris
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/iris.csv")

# 创建子图
fig = make_subplots(rows=1, cols=1)

# 创建初始柱状图
trace = go.Bar(x=df["species"], y=df["petal_width"], name="petal_width")
fig.add_trace(trace, row=1, col=1)

# 定义动画帧
frames = [go.Frame(data=[go.Bar(x=df["species"], y=df["petal_width"] * i, name="petal_width")]) for i in range(1, 6)]

# 定义动画
animation = go.Animation(frames=frames, interval=100, repeat=True)

# 将动画添加到图表中
fig.update(frames=[animation])

# 设置布局
fig.update_layout(title="动态变化柱状图", xaxis_title="种类", yaxis_title="花瓣宽度")

# 显示图表
fig.show()

在这个示例代码中，我们使用了Plotly库的自带数据集iris，创建了一个初始柱状图，并定义了一个动画帧序列。动画帧序列中每一帧都是一个柱状图，Y轴的值是原始数据集中花瓣宽度的倍数，X轴的标签是花的种类。我们通过循环生成了一系列帧，并将它们作为动画添加到图表中。最后，我们设置了图表的布局并显示了它。

你可以通过调整interval参数来控制动画的速度。这个参数表示每个帧之间的时间间隔，单位是毫秒。