也许是最强的Python可视化神器，建议一试！

关注

原创最新推荐文章于 2026-06-29 15:12:15 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

告别繁琐配置：在线运行 Matplotlib 画图，Python 环境免安装新体验！这是一款免安装的Python在线运行工具（支持Python 3.12.7），专为解决数据科学工作者的痛点设计：核心优势内置Matplotlib/NumPy/Pandas支持，无需配置环境即时执行+实时预览图表，支持保存和下载图像跨平台使用，适合教学/演示/快速验证代码使用场景 ✔️ 快速数据探索 ✔️ 学习练习 ✔️ 代码验证 ✔️ 生成报告插图操作示例输入Matplotlib代码→运行→通过文件列表预览/下载图表，三步完成可视化 👉 立即体验（适合：临时使用电脑、教学演示、新手入门等场景阅读详情

数据分析离不开数据可视化，我们最常用的就是Pandas，Matplotlib，Pyecharts当然还有Tableau，看到一篇文章介绍Plotly制图后我也跃跃欲试，查看了相关资料开始尝试用它制图。

1.Plotly

Plotly是一款用来做数据分析和可视化的在线平台，功能非常强大，可以在线绘制很多图形比如条形图、散点图、饼图、直方图等等。

而且还是支持在线编辑，以及多种语言Python、Javascript、Matlab、R等许多API。

它在Python中使用也很简单，直接用Pip Install Plotly就可以了。

推荐最好在Jupyter notebook中使用，Pycharm操作不是很方便。

使用Plotly可以画出很多媲美Tableau的高质量图：

Plotly制图

我尝试做了折线图、散点图和直方图，首先导入库：

from plotly.graph_objs import Scatter,Layout
import plotly
import plotly.offline as py
import numpy as np
import plotly.graph_objs as go
#setting offilne 离线模式
plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)

上面几行代码主要是引用一些库，Plotly有在线和离线两种模式，在线模式需要有账号可以云编辑。

我选用的离线模式，Plotly设置为Offline模式就可以直接在Notebook里面显示了。

2.制作折线图

N = 100
random_x = np.linspace(0,1,N)
random_y0 = np.random.randn(N)+5
random_y1 = np.random.randn(N)
random_y2 = np.random.randn(N)-5

#Create traces
trace0 = go.Scatter(
    x = random_x,
    y = random_y0,
    mode = 'markers',
    name = 'markers'
)
trace1 = go.Scatter(
    x = random_x,
    y = random_y1,
    mode = 'lines+markers',
    name = 'lines+markers'
)
trace2 = go.Scatter(
    x = random_x,
    y = random_y2,
    mode = 'lines',
    name = 'lines'
)
data = [trace0,trace1,trace2]
py.iplot(data)

折线图

随机设置4个参数，一个x轴的数字和三个y轴的随机数据，制作出三种不同类型的图。

Trace0是Markers，Trace1是Lines和Markers，Trace3是Lines。

然后把三种图放在Data这个列表里面，调用py.iplot(data)即可。绘制的图片系统默认配色也挺好看的~

3.制作散点图

trace1 = go.Scatter(
     y = np.random.randn(500),
    mode = 'markers',
    marker = dict(
        size = 16,
        color = np.random.randn(500),
        colorscale = 'Viridis',
        showscale = True
    )
)
data = [trace1]
py.iplot(data)

把Mode设置为Markers就是散点图，然后Marker里面设置一组参数，比如颜色的随机范围，散点的大小，还有图例等等。

散点图

4.直方图

trace0 = go.Bar(
    x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun',
         'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],
    y = [20,14,25,16,18,22,19,15,12,16,14,17],
    name = 'Primary Product',
    marker=dict(
        color = 'rgb(49,130,189)'
    )
)
trace1 = go.Bar(
    x = ['Jan','Feb','Mar','Apr', 'May','Jun',
         'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],
    y = [19,14,22,14,16,19,15,14,10,12,12,16],
    name = 'Secondary Product',
    marker=dict(
        color = 'rgb(204,204,204)'
    )
)
data = [trace0,trace1]
py.iplot(data)