스킬 plotly
📊

plotly

안전

Создание интерактивных визуализаций с помощью Plotly

또한 다음에서 사용할 수 있습니다: davila7

Визуализация данных часто требует сложного кода и не обладает интерактивностью для исследования. Этот навык предоставляет исчерпывающее руководство по созданию интерактивных графиков публикационного качества с помощью Plotly, включая всплывающие подсказки, масштабирование, панорамирование и более 40 типов графиков для дашбордов и анализа данных.

지원: Claude Codex Code(CC)
📊 71 적절함
1

스킬 ZIP 다운로드

2

Claude에서 업로드

설정 → 기능 → 스킬 → 스킬 업로드로 이동

3

토글을 켜고 사용 시작

테스트해 보기

"plotly" 사용 중입니다. Создай простую точечную диаграмму данных x и y

예상 결과:

Фрагмент кода, показывающий px.scatter() с базовыми параметрами, fig.show() для отображения и объяснение интерактивных функций, таких как масштабирование и наведение

"plotly" 사용 중입니다. Как экспортировать мой график Plotly в HTML?

예상 결과:

Пример кода с использованием fig.write_html() с объяснением параметра пути к файлу и вариантов встроенных библиотек JavaScript vs CDN

"plotly" 사용 중입니다. Построй трехмерный график поверхности

예상 결과:

Код с использованием go.Surface() с данными сеточной сетки, настройкой угла камеры и инструкциями по настройке цветовой шкалы

보안 감사

안전
v5 • 1/21/2026

This 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.

8
스캔된 파일
5,815
분석된 줄 수
0
발견 사항
5
총 감사 수
보안 문제를 찾지 못했습니다
감사자: claude 감사 이력 보기 →

품질 점수

45
아키텍처
100
유지보수성
87
콘텐츠
21
커뮤니티
100
보안
91
사양 준수

만들 수 있는 것

Разработка дашбордов

Создание интерактивных дашбордов для бизнес-аналитики с возможностями исследования данных в реальном времени, включая фильтрацию, масштабирование и детали при наведении.

Визуализация научных данных

Создание графиков публикационного качества для научных статей, презентаций и отчетов с точным контролем над стилизацией и макетом.

Исследовательский анализ данных

Быстрая визуализация распределений данных, корреляций и паттернов с интерактивными графиками для генерации гипотез и оценки качества данных.

이 프롬프트를 사용해 보세요

Создание базового графика
Создай точечную диаграмму, показывающую зависимость между температурой и продажами, используя Plotly Express
Многосерийный линейный график
Создай интерактивный линейный график, сравнивающий месячную выручку по трем категориям товаров с всплывающими подсказками
Визуализация с пользовательским стилем
Построй гистограмму с пользовательскими цветами, размерами интервалов и аннотациями, показывающими распределение данных с линиями среднего и медианы
Продвинутый макет из нескольких графиков
Создай дашборд с подграфиками, содержащими точечную диаграмму, столбчатую диаграмму и тепловую карту, размещенные в сеточном макете с общими цветовыми шкалами

모범 사례

  • Используйте Plotly Express для быстрых стандартных визуализаций и Graph Objects для детального контроля над сложными пользовательскими графиками
  • Включайте адаптивное изменение размеров с помощью fig.update_layout для графиков, которые адаптируются к различным размерам экрана и размерам контейнеров
  • Оптимизируйте большие наборы данных путем агрегации данных или использования методов выборки перед визуализацией для поддержания производительности интерактивности

피하기

  • Избегайте использования Graph Objects для простых графиков, когда Plotly Express может достичь того же результата с меньшим количеством кода
  • Не создавайте излишне сложные графики с большим количеством трасс или точек данных, которые делают взаимодействие медленным или запутанным
  • Никогда не жестко задавайте размеры графиков без учета адаптивного дизайна для различных окружений отображения

자주 묻는 질문

Когда следует использовать Plotly Express, а когда Graph Objects?
Используйте Plotly Express для быстрых стандартных визуализаций с pandas DataFrames. Используйте Graph Objects, когда вам нужен точный контроль над отдельными компонентами или типами графиков, недоступными в Plotly Express.
Как заставить мои графики работать в Jupyter notebooks?
Графики Plotly отображаются автоматически в Jupyter notebooks при вызове fig.show(). Убедитесь, что у вас установлен рендерер для notebooks с помощью pip install notebook.
Могу ли я экспортировать графики Plotly в статические изображения?
Да, установите kaleido с помощью pip install kaleido, затем используйте fig.write_image для экспорта в PNG, PDF или SVG. Экспорт в HTML работает без дополнительных зависимостей.
Как настроить цвета и темы графиков?
Используйте параметр color в Plotly Express или update_traces для отдельных серий. Применяйте встроенные темы с помощью fig.update_layout или создавайте пользовательские цветовые шкалы.
В чем разница между методами show и write?
Метод show отображает графики интерактивно в поддерживаемых окружениях. Методы write, такие как write_html и write_image, сохраняют графики в файлы для обмена или встраивания.
Требует ли этот навык подключения к интернету?
Нет, Plotly работает в автономном режиме. Графики могут быть экспортированы со встроенными библиотеками JavaScript для автономного просмотра без зависимостей от внешних CDN.