用 Python 绘制动态可视化图表，太酷了_python制作动态图放到报告里-优快云博客

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本文介绍了如何使用Python的Plotly库创建动态和交互式数据可视化，包括安装Plotly、动态图、太阳图、指针图、桑基图和平行坐标图的实例，帮助数据科学家更有效地讲述数据故事。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

对数据科学家来说，讲故事是一个至关重要的技能。为了表达我们的思想并且说服别人，我们需要有效的沟通。而漂漂亮亮的可视化是完成这一任务的绝佳工具。

本文将介绍5种非传统的可视化技术，可让你的数据故事更漂亮和更有效。这里将使用Python的Plotly图形库，让你可以毫不费力地生成动画图表和交互式图表。

安装模块

如果你还没安装 Plotly，只需在你的终端运行以下命令即可完成安装：

pip install plotly

可视化动态图

在研究这个或那个指标的演变时，我们常涉及到时间数据。Plotly动画工具仅需一行代码就能让人观看数据随时间的变化情况，如下图所示：

代码如下：

import plotly.express as px
from vega_datasets import data
df = data.disasters()
df = df[df.Year > 1990]
fig = px.bar(df,
             y="Entity",
             x="Deaths",
             animation_frame="Year",
             orientation='h',
             range_x=[0, df.Deaths.max()],
             color="Entity")
# improve aesthetics (size, grids etc.)
fig.update_layout(width=1000,
                  height=800,
                  xaxis_showgrid=False,
                  yaxis_showgrid=False,
                  paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                  plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                  title_text='Evolution of Natural Disasters',
                  showlegend=False)
fig.update_xaxes(title_text='Number of Deaths')
fig.update_yaxes(title_text='')
fig.show()

只要你有一个时间变量来过滤，那么几乎任何图表都可以做成动画。下面是一个制作散点图动画的例子：