Datenvisualisierung erfordert oft komplexen Code und bietet keine Interaktivität für die Exploration. Diese Fähigkeit bietet umfassende Anleitung zum Erstellen interaktiver Diagramme in Publikationsqualität mit Plotly, mit Hover-Tooltips, Zoom, Pan und über 40 Diagrammtypen für Dashboards und Datenanalyse.
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Einschalten und loslegen
Teste es
Verwendung von "plotly". Erstelle ein einfaches Streudiagramm von x- und y-Daten
Erwartetes Ergebnis:
Code-Snippet mit px.scatter() mit grundlegenden Parametern, fig.show() für die Anzeige und Erklärung interaktiver Funktionen wie Zoom und Hover
Verwendung von "plotly". Wie exportiere ich mein Plotly-Diagramm nach HTML?
Erwartetes Ergebnis:
Codebeispiel mit fig.write_html() mit Erklärung des Dateipfad-Parameters und eingebetteten vs. CDN-Optionen für JavaScript-Bibliotheken
Verwendung von "plotly". Erstelle einen 3D-Oberflächenplot
Erwartetes Ergebnis:
Code mit go.Surface() mit Mesh-Grid-Daten, Kamerawinkelkonfiguration und Anweisungen zur Anpassung der Farbskala
Sicherheitsaudit
SicherThis is a legitimate documentation skill for the Plotly visualization library. All 342 static findings are false positives from the pattern scanner detecting markdown code block delimiters as shell commands, documentation text as malicious keywords, and legitimate API references as threats. No actual security risks present.
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Dashboard-Entwicklung
Interaktive Dashboards für Business Intelligence mit Echtzeit-Datenexplorationsfunktionen wie Filterung, Zoomen und Hover-Details erstellen.
Wissenschaftliche Datenvisualisierung
Diagramme in Publikationsqualität für Forschungsarbeiten, Präsentationen und Berichte mit präziser Kontrolle über Styling und Layout erstellen.
Explorative Datenanalyse
Datenverteilungen, Korrelationen und Muster schnell mit interaktiven Diagrammen für Hypothesengenerierung und Datenqualitätsbewertung visualisieren.
Probiere diese Prompts
Erstelle ein Streudiagramm, das die Beziehung zwischen Temperatur und Verkäufen mit Plotly Express zeigt
Generiere ein interaktives Liniendiagramm, das monatliche Einnahmen über drei Produktkategorien mit Hover-Tooltips vergleicht
Erstelle ein Histogramm mit benutzerdefinierten Farben, Bin-Größen und Anmerkungen, das die Datenverteilung mit Mittelwert- und Medianlinien zeigt
Erstelle ein Dashboard mit Subplots, die ein Streudiagramm, Balkendiagramm und Heatmap in einem Rasterlayout mit gemeinsamen Farbskalen enthalten
Bewährte Verfahren
- Verwende Plotly Express für schnelle Standardvisualisierungen und Graph Objects für feinkörnige Kontrolle über komplexe benutzerdefinierte Diagramme
- Aktiviere responsive Größenanpassung mit fig.update_layout für Diagramme, die sich an verschiedene Bildschirmgrößen und Container-Dimensionen anpassen
- Optimiere große Datensätze durch Aggregieren von Daten oder Verwendung von Sampling-Techniken vor der Visualisierung, um die Interaktivitätsleistung aufrechtzuerhalten
Vermeiden
- Vermeide die Verwendung von Graph Objects für einfache Diagramme, wenn Plotly Express das gleiche Ergebnis mit weniger Code erzielen kann
- Erstelle keine übermäßig komplexen Diagramme mit zu vielen Traces oder Datenpunkten, die die Interaktion langsam oder verwirrend machen
- Hardcodiere niemals Diagrammdimensionen ohne responsives Design für verschiedene Anzeigeumgebungen zu berücksichtigen
Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich Plotly Express gegenüber Graph Objects verwenden?
Wie bringe ich meine Diagramme zum Funktionieren in Jupyter-Notebooks?
Kann ich Plotly-Diagramme in statische Bilder exportieren?
Wie passe ich Diagrammfarben und Themes an?
Was ist der Unterschied zwischen show- und write-Methoden?
Erfordert diese Fähigkeit eine Internetverbindung?
Entwicklerdetails
Autor
K-Dense Inc.Lizenz
MIT
Repository
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/plotlyRef
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