La visualisation de données nécessite souvent du code complexe et manque d'interactivité pour l'exploration. Cette compétence fournit un guide complet pour créer des graphiques interactifs de qualité publication avec Plotly, comprenant des info-bulles au survol, le zoom, le panoramique et plus de 40 types de graphiques pour les tableaux de bord et l'analyse de données.
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Utilisation de "plotly". Create a simple scatter plot of x and y data
Résultat attendu:
Fragment de code montrant px.scatter() avec les paramètres de base, fig.show() pour l'affichage et explication des fonctionnalités interactives comme le zoom et le survol
Utilisation de "plotly". How do I export my Plotly chart to HTML?
Résultat attendu:
Exemple de code utilisant fig.write_html() avec explication du paramètre de chemin de fichier et des options intégrées vs CDN pour les bibliothèques JavaScript
Utilisation de "plotly". Build a 3D surface plot
Résultat attendu:
Code utilisant go.Surface() avec des données de grille maillée, configuration de l'angle de caméra et instructions de personnalisation de l'échelle de couleurs
Audit de sécurité
SûrThis 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.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Développement de tableaux de bord
Construire des tableaux de bord interactifs pour l'intelligence économique avec des capacités d'exploration de données en temps réel, notamment le filtrage, le zoom et les détails au survol.
Visualisation de données scientifiques
Créer des graphiques de qualité publication pour les articles de recherche, les présentations et les rapports avec un contrôle précis du style et de la mise en page.
Analyse exploratoire des données
Visualiser rapidement les distributions, les corrélations et les motifs des données avec des graphiques interactifs pour la génération d'hypothèses et l'évaluation de la qualité des données.
Essayez ces prompts
Créer un diagramme de dispersion montrant la relation entre la température et les ventes avec Plotly Express
Générer un graphique en lignes interactif comparant les revenus mensuels de trois catégories de produits avec des info-bulles au survol
Construire un histogramme avec des couleurs personnalisées, des tailles de bins et des annotations montrant la distribution des données avec les lignes de moyenne et de médiane
Créer un tableau de bord avec des sous-graphiques contenant un diagramme de dispersion, un graphique en barres et une carte de chaleur disposés dans une grille avec des échelles de couleurs partagées
Bonnes pratiques
- Utiliser Plotly Express pour les visualisations standard rapides et Graph Objects pour un contrôle précis sur les graphiques personnalisés complexes
- Activer le dimensionnement réactif avec fig.update_layout pour les graphiques qui s'adaptent à différentes tailles d'écran et dimensions de conteneurs
- Optimiser les grands ensembles de données en agrégeant les données ou en utilisant des techniques d'échantillonnage avant la visualisation pour maintenir les performances d'interactivité
Éviter
- Éviter d'utiliser Graph Objects pour les graphiques simples quand Plotly Express peut obtenir le même résultat avec moins de code
- Ne pas créer de graphiques excessivement complexes avec trop de traces ou de points de données qui rendent l'interaction lente ou confuse
- Ne jamais coder en dur les dimensions des graphiques sans considérer la conception réactive pour différents environnements d'affichage