在Python社区中，Plotly 是一个非常流行的库，用于创建交互式图表。本指南将介绍如何使用Plotly创建高级图表。

数据可视化的重要性

数据可视化是数据分析和数据科学的关键部分。它可以帮助我们更好地理解数据，发现趋势，并做出更明智的决策。

1. 创建基本的散点图

散点图是最常见的图表类型之一，用于展示两个变量之间的关系。

import plotly.express as px

df = px.data.tips()
fig = px.scatter(df, x="total_bill", y="tip")
fig.show()

查看更多关于散点图的信息

2. 3D 图表

Plotly 也支持创建 3D 图表，这对于展示三个变量之间的关系非常有用。

fig = px.scatter_3d(df, x="total_bill", y="tip", z="size")
fig.show()

3D 散点图示例

3. 动态图表

动态图表可以随着用户交互而更新，提供更丰富的用户体验。

fig = px.line(df, x="time", y="total_bill", animation_frame="day", animation_group="sex")
fig.show()

动态图表示例

扩展阅读

想要了解更多关于Plotly的高级功能，请访问以下链接：

希望这份指南能帮助您更好地了解和利用Plotly进行数据可视化！