深度学习基础：Plotly 图表指南 📊

Plotly 是一款强大的数据可视化工具，常用于深度学习项目中展示实验结果与数据分析。以下是快速上手的要点：

安装与环境配置

在 Python 环境中可通过 pip install plotly 安装。

• 安装后需配置 Jupyter Notebook 或独立运行环境
• 推荐搭配 Plotly 官方文档 使用

基本图表类型

1. 折线图（line_chart）：适合展示数据随时间变化的趋势
2. 柱状图（bar_chart）：用于比较不同类别的数据
3. 散点图（scatter_plot）：可观察数据点的分布与相关性

深度学习场景应用

• 模型训练时可使用 Plotly 监控损失函数变化
• 可视化神经网络结构时，推荐使用 Plotly 神经网络示例
• 数据分析阶段，可结合 Pandas 与 Plotly 生成交互式报表

扩展阅读

如需深入了解 Plotly 与深度学习的结合，可参考：

• Plotly 在机器学习中的应用案例
• 高级图表定制教程

📌 提示：Plotly 支持多种编程语言，JavaScript/Python/R 都可实现交互式图表，建议根据项目需求选择语言版本。