plotly.offline.iplot 在 Jupyter NotebookLab 中给出一个大的空白字段作为其输出

使用Plotly库可以在Jupyter Notebook/Lab中生成交互式的数据可视化图表。其中的`iplot`函数可以将图表直接嵌入到Notebook中，而不是在外部浏览器中打开。在Notebook中使用`iplot`函数时，会在输出的单元格中创建一个大的空白字段，用于显示图表。以下是一个的关于Plotly的文章，并附带一个案例代码。

# 使用Plotly库进行交互式数据可视化

Plotly是一款功能强大的Python库，用于创建各种类型的交互式数据可视化图表。它提供了丰富的图表类型和配置选项，使得我们能够以直观和有吸引力的方式展示和分析数据。通过使用Plotly的`iplot`函数，我们可以在Jupyter Notebook/Lab中直接嵌入图表，而不需要在外部浏览器中打开。

在下面的示例中，我们将展示如何使用Plotly库创建一个简单的折线图，并在Jupyter Notebook中显示。

首先，我们需要安装Plotly库。可以使用以下命令来安装：

python

!pip install plotly

安装完成后，我们可以导入所需的模块并创建一个折线图。在这个例子中，我们将使用一些随机生成的数据来模拟某个公司每月的销售额。

python
import plotly.offline as py
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun']
sales = np.random.randint(100, 500, size=len(months))
# 创建折线图
trace = go.Scatter(
    x=months,
    y=sales,
    mode='lines+markers',
    name='Sales'
)
data = [trace]
# 设置图表布局
layout = go.Layout(
    title='Monthly Sales',
    xaxis=dict(title='Month'),
    yaxis=dict(title='Sales')
)
# 绘制图表
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
# 在Notebook中显示图表
py.iplot(fig)

在上述代码中，我们首先导入了`plotly.offline`模块，并将其重命名为`py`，这样我们就可以使用`iplot`函数。然后，我们导入了`plotly.graph_objs`模块，并将其重命名为`go`，这样我们就可以创建图表的各种元素。

接下来，我们生成了一些随机数据，模拟了某个公司每个月的销售额。然后，我们创建了一个`Scatter`对象，用于表示折线图的数据。我们将月份作为x轴数据，销售额作为y轴数据，并使用`lines+markers`模式来绘制折线图和数据点。

然后，我们将折线图的数据存储在一个列表中，并创建了一个`Layout`对象来设置图表的标题和轴标签。

最后，我们使用`Figure`对象将数据和布局组合然后调用`iplot`函数将图表显示在Notebook中。

通过运行以上代码，我们将在输出的单元格中看到一个大的空白字段，该字段将用于显示生成的折线图。这个图表是交互式的，我们可以通过缩放、平移和悬停来与图表进行交互，并查看详细的数据信息。

使用Plotly库进行交互式数据可视化

在这个示例中，我们使用Plotly库在Jupyter Notebook/Lab中创建了一个简单的折线图。Plotly提供了丰富的图表类型和配置选项，使得我们能够以直观和有吸引力的方式展示和分析数据。通过使用Plotly的`iplot`函数，我们可以在Notebook中直接嵌入图表，而不需要在外部浏览器中打开。