深度学习基础：Plotly图表自定义指南 📊

Plotly 是深度学习实验中常用的可视化工具，能够帮助我们更直观地分析模型表现。以下是自定义 Plotly 图表的关键技巧：

1. 基础自定义要素

• 标题设置
  使用 title 参数定义图表标题：
  fig.update_layout(title='模型准确率对比')

  

• 颜色主题
  通过 colorway 属性切换配色方案：
  colorway=["#FF9999","#66B2FF","#99FF99"]

  

• 坐标轴样式
  调整刻度、标签字体：

  fig.update_xaxes(title="训练轮数", showgrid=True)
  fig.update_yaxes(range=[0,1.2], dtick=0.2)
  

2. 高级定制技巧

• 添加交互注释
  使用 hovermode 开启数据悬停提示：
  fig.update_layout(hovermode="x unified")

• 多子图布局
  通过 make_subplots 创建复杂图表：

  from plotly.subplots import make_subplots
  fig = make_subplots(rows=2, cols=1)
  

• 保存图表格式
  支持多种导出格式：
  fig.write_image("model_performance.png")
fig.write_html("visualization.html")

3. 实战示例

自定义后的损失函数曲线图，包含动态颜色渐变和标签优化

4. 扩展学习

• 如需深入掌握 Plotly 的高级功能，建议访问我们的 Plotly 教程页面 进行系统学习
• 探索更多深度学习可视化案例：深度学习可视化实践

通过合理运用这些自定义选项，可以显著提升数据可视化效果。记住：图表的可读性与美观性需要平衡，建议使用 Plotly 官方样式指南 作为参考基准。