【进阶篇】交互式可视化：Plotly与Bokeh库的应用技巧

# 2.1 Plotly的基本语法和图表类型

### 2.1.1 Plotly的安装和导入

Plotly是一个基于Python的交互式可视化库，它提供了丰富的图表类型和强大的交互功能。要使用Plotly，首先需要安装它：

pip install plotly

安装完成后，即可导入Plotly库：

import plotly.graph_objects as go

### 2.1.2 常见图表类型的创建和定制

Plotly支持多种图表类型，包括折线图、柱状图、散点图和饼图等。创建图表非常简单，只需指定数据和图表类型即可。例如，创建一个折线图：

# 创建数据
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建折线图
fig = go.Figure(data=[go.Scatter(x=x_data, y=y_data)])
fig.show()

Plotly还提供了丰富的图表定制选项，可以对图表的外观、颜色、标题等进行自定义。例如，可以设置图表标题：

fig.update_layout(title='折线图示例')

# 2. Plotly库的应用技巧

### 2.1 Plotly的基本语法和图表类型

#### 2.1.1 Plotly的安装和导入

Plotly是一个基于Python的交互式可视化库，它允许用户创建和定制各种图表类型。要使用Plotly，需要先进行安装：

pip install plotly

安装完成后，可以通过以下方式导入Plotly：

import plotly.graph_objects as go

#### 2.1.2 常见图表类型的创建和定制

Plotly支持多种图表类型，包括折线图、散点图、条形图和饼图等。下面列出了一些常见的图表类型及其创建方法：

- **折线图：**

# 创建折线图
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6]))

- **散点图：**

# 创建散点图
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6], mode='markers'))

- **条形图：**

# 创建条形图
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Bar(x=['A', 'B', 'C'], y=[1, 2, 3]))

- **饼图：**

# 创建饼图
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Pie(values=[1, 2, 3], labels=['A', 'B', 'C']))

Plotly还提供了丰富的定制选项，允许用户调整图表的外观和行为。例如，可以设置标题、添加图例、修改轴标签和范围等。

### 2.2 Plotly的高级交互功能

Plotly不仅支持基本的图表创建，还提供了强大的交互功能，增强了用户与数据的交互体验。

#### 2.2.1 交互式缩放和拖动

Plotly图表支持交互式缩放和拖动操作。用户可以通过鼠标滚轮或拖拽图表区域来放大或缩小