plotly画十年气温折线图动态

好的，下面是使用Plotly绘制十年气温折线图动态的具体步骤：

1. 导入所需的库。

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

2. 准备数据集。这里我们使用一个示例数据集，其中包含了2010年到2019年每月的平均气温。

df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2010_temperature.csv")

3. 创建一个空的子图，用于将多个图表组合在一起。

fig = make_subplots(rows=1, cols=1)

4. 创建一个空的数据系列，用于存储气温数据。

temps = go.Scatter(x=[], y=[], mode="lines", name="Temperature")

5. 创建一个回调函数，用于更新图表中的数据和布局。

def update_graph(year):
    # 获取该年份的气温数据
    temp_data = df[df["Year"] == year]
    
    # 更新数据系列的x和y值
    temps.x = temp_data["Month"]
    temps.y = temp_data["Temperature"]
    
    # 更新图表的布局
    fig.update_layout(title=f"Temperature for Year {year}")

6. 创建一个滑块控件，用于选择要显示的年份。

slider = go.layout.Slider(
    min=2010,
    max=2019,
    step=1,
    value=2010,
    marks={str(year): str(year) for year in range(2010, 2020)},
    description="Year"
)

7. 将数据系列添加到子图中，并将滑块控件添加到图表布局中。

fig.add_trace(temps)
fig.update_layout(
    sliders=[slider],
    xaxis_title="Month",
    yaxis_title="Temperature (°C)"
)

8. 运行应用程序，以便用户可以使用滑块控件选择要显示的年份，并更新图表中的数据和布局。

app.run_server(debug=True)

这样就可以使用Plotly绘制十年气温折线图动态了。您可以根据自己的数据和需求进行修改和扩展。希望这些步骤对您有所帮助！