📌 1. 数据可视化原则
- 简洁性：避免过度设计，确保图表清晰传达信息
- 一致性：统一配色、字体和风格，提升可读性
- 可访问性：使用高对比色，为色盲用户提供替代方案
🚀 2. 交互设计技巧
- 智能缩放：通过
clickmode设置交互方式（如'plot'或'event'） - 动态更新：使用
uirevision实现数据刷新时保留视图状态 - tooltip 优化：设置
hoverinfo显示关键数据字段
⚡ 3. 性能优化方案
- 数据采样：对大数据集使用
scaletype或bin_size参数 - 渲染模式：优先选择
webgl模式提升复杂图表性能 - 懒加载：通过
layout设置autosize控制图表尺寸
📚 4. 扩展阅读
- Plotly 官方文档 提供完整 API 参考
- Python 数据可视化教程 包含代码示例
- 交互式图表设计规范 深入解析用户行为逻辑
✅ 5. 验证工具
- 使用 Plotly 检查器 分析图表结构合规性
- 通过 数据质量检测 确保输入数据有效性
- 调用 性能分析面板 优化渲染效率
📌 提示：所有示例均基于 Plotly.js 2.21+ 版本，中文路径已适配大陆地区政策规范