Python Plotly交互可视化详解

今天给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。

“沉没成本谬误”是人们常犯的几种认知偏差之一：由于在某件事上已经投入了（“沉没”）太多的成本，即使这件事已经注定要失败，人们倾向于继续投入更多的时间和金钱。

比如，在不好的职位上待了比正常更长的时间，在一个明显不可能的项目上埋头苦干，以及（你猜的没错）继续用一个陈旧、枯燥的绘图库——matplotlib——即使已经有了更高效、更美观、可互动性更好的替代品了。

我之前一直守着 matplotlib 用的原因，就是为了我学会它复杂的语法，已经“沉没"在里面的几百个小时的时间成本。这也导致我花费了不知多少个深夜，在 StackOverflow 上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”。

但我们现在有一个更好的选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下，了解它如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。

_（plotly 绘制的范例图表。__图片来源：_plot.ly）

Plotly 概述

plotly 的 Python 软件包是一个开源的代码库，它基于 plot.js，而后者基于 d3.js。我们实际使用的则是一个对 plotly 进行封装的库，名叫 cufflinks，它能让你更方便地使用 plotly 和 Pandas 数据表协同工作。

_*注：__Plotly 本身是一个拥有多个不同产品和开源工具集的可视化技术公司。_Plotly 的 Python 库是可以免费使用的，在离线模式可以创建数量不限的图表，在线模式因为用到了 Plotly 的共享服务，只能生成并分享 25 张图表。

本文中的所有可视化图表都是在 Jupyter Notebook 中使用离线模式的 plotly + cufflinks 库完成的。在使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后，你可以用下面这样的代码在 Jupyter 里完成导入：

单变量分布：柱状图和箱形图

单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法，而柱状图基本上算是单变量分布分析时必备的图表之一（虽然它还有一些不足）。

就拿博客文章点赞总数为例（原始数据见 Github：https://github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis/tree/master/medium ），做一个简单的交互式柱状图：

（代码中的 df 是标准的 Pandas dataframe 对象）