选择vega_datasets里面的一个数据集利用plotly绘制动态雷达图可以控制速度

好的，我可以为您提供一个绘制动态雷达图的代码示例，使用的是vega_datasets中的数据集，并且可以控制速度。请先确保已经安装了plotly库。

代码如下：

import plotly.graph_objects as go
from vega_datasets import data
import pandas as pd
import time

# 从vega_datasets中读取数据集
df = data.sp500()

# 定义动态雷达图的样式
fig = go.Figure()

fig.add_trace(go.Scatterpolar(
      r = [0]*len(df.columns),
      theta = df.columns,
      fill = 'toself',
      name = 'SP500'
))

fig.update_layout(
  polar=dict(
    radialaxis=dict(
      visible=True,
      range=[0, df.values.max()]
    )),
  showlegend=False
)

# 获取数据集的每一行，即每个时间点的数据
for row in df.iterrows():
    # 更新雷达图的数据
    fig.data[0].r = row[1]
    # 更新图例的名称
    fig.data[0].name = row[0]
    # 暂停一段时间，控制绘图速度
    time.sleep(0.5)
    # 更新图表
    fig.show()

这段代码会先绘制一个空的动态雷达图，然后逐行读取数据集，并更新雷达图的数据和图例名称，同时暂停一段时间，最后更新图表并显示出来，实现动态效果。您可以根据需要调整暂停时间来控制绘图速度。