在上图中，我们用一行代码完成了几件事情：

• 自动生成美观的时间序列 X 轴

• 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致

• 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中

为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释：

（带有文本注释的散点图）

下面的代码中，我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色：

接下来我们要玩点复杂的：对数坐标轴。我们通过指定 plotly 的布局（layout）参数来实现这一点（关于不同的布局，请参考官方文档 https://plot.ly/python/reference/ ），同时我们把点的尺寸（size参数）和一个数值变量 read_ratio （阅读比例）绑定，数字越大，泡泡的尺寸也越大。

如果想要更复杂一些（详见 Github 的源代码），我们甚至可以在一张图里塞进 4 个变量！（然而并不推荐你们真的这么搞）

和前面一样，我们可以将 pandas 和 plotly+cufflinks 结合起来，实现许多有用的图表：

建议你查看官方文档，或者源代码，里面有更多的范例和函数实例。只需要简单的一两行代码，就可以为你的图表加上文字注释，辅助线，最佳拟合线等有用的元素，并且保持原有的各种交互式功能。

高级绘图功能

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接下来，我们要详细介绍几种特殊的图表，平时你可能并不会很经常用到它们，但我保证只要你用好了它们，一定能让人刮目相看。我们要用到 plotly 的 figure_factory 模块，只需要一行代码，就能生成超棒的图表！

散点图矩阵

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假如我们要探索许多不同变量之间的关系，散点图矩阵（也被称为SPLOM）就是个很棒的选择：

即使是这样复杂的图形，也是完全可交互的，让我们能更详尽地对数据进行探索。

关系热图

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为了体现多个数值变量间的关系，我们可以计算它们的相关性，然后用带标注热度图的形式进行可视化：

自定义主题

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除了层出不穷的各种图表外，Cufflinks 还提供了许多不同的着色主题，方便你轻松切换各种不同的图表风格。下面两张图分别是“太空”主题和“ggplot”主题：

此外，还有 3D 图表（曲面和泡泡）：

对有兴趣研究的用户来说，做张饼图也不是什么难事：

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在 Plotly 图表工坊（Plotly Chart Studio）里编辑

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当你在 Jupyter Notebook 里生成了这些图表之后，你将会发现图表的右下角出现了一个小小的链接，写着“Export to plot.ly（发布到 plot.ly）”。如果你点击这个链接，你将会跳转到一个“图表工坊”（https://plot.ly/create/）。

在这里，你可以在最终展示之前进一步修改和润色你的图表。可以添加标注，选择某些元素的颜色，把一切都整理清楚，生成一个超棒的图表。之后，你还可以将它发布到网络上，生成一个供其他人查阅的链接。

下面两张图是在图表工坊里制作的：

讲了这么多，看都看累了吧？然而我们还并没有穷尽这个库的所有功能。限于篇幅，有些更棒的图表和范例，只好请大家访问 plotly 和 cufflinks 的官方文档去一一查看咯。

_（Plotly 交互式地图，显示了美国国内的风力发电场数据。__来源：_plot.ly）

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最后 ……

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关于沉没成本谬误，最糟糕的一点在于，人们往往只能在放弃之前的努力时，才能意识到自己浪费了多少时间。

在选择一款绘图库的时候，你最需要的几个功能有：

• 快速探索数据所需的一行代码图表

• 拆分/研究数据所需的交互式元素

• 当需要时可以深入细节信息的选项

• 最终展示前能轻易进行定制

从现在看来，要用 Python 语言实现以上功能的最佳选择非 plotly 莫属。它让我们快速生成可视化图表，交互功能使我们更好地理解信息。

我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。

_（用一张图表显示一下用 Python 绘图的愉悦程度随着时间变化。_来源 towardsdatascience.com）

最后

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