當使用 Plotly 進行數據可視化時，我們可以通過以下示例展示多種繪圖方法，每個示例都會有詳細的注釋和說明。HZe28資訊網——每日最新資訊28at.com

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1.創建折線圖

import plotly.graph_objects as go# 示例1: 創建簡單的折線圖x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [10, 15, 13, 17, 20]# 創建折線圖fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines+markers', name='數據線'))# 設置圖形布局fig.update_layout(    title='示例折線圖',    xaxis_title='X軸標簽',    yaxis_title='Y軸標簽',    showlegend=True)# 顯示圖形fig.show()

在這個示例中，我們使用 Plotly 創建了一個簡單的折線圖，使用了不同的參數來自定義線條的樣式和標記。我們還設置了圖形的標題、軸標簽和圖例，以增強圖形的可讀性。HZe28資訊網——每日最新資訊28at.com

2.創建散點圖

# 示例2: 創建散點圖x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [10, 15, 13, 17, 20]# 創建散點圖fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='markers', marker=dict(color='red'), name='散點數據'))# 設置圖形布局fig.update_layout(    title='示例散點圖',    xaxis_title='X軸標簽',    yaxis_title='Y軸標簽',    showlegend=True)# 顯示圖形fig.show()

這個示例展示了如何使用 Plotly 創建一個簡單的散點圖，使用了不同的參數來自定義散點的樣式和顏色。同樣，我們設置了圖形的標題、軸標簽和圖例。HZe28資訊網——每日最新資訊28at.com

3.創建柱狀圖

import plotly.express as px# 示例3: 創建柱狀圖categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']values = [30, 45, 60, 25, 50]# 創建柱狀圖fig = px.bar(x=categories, y=values, color=categories, title='示例柱狀圖')# 設置圖形布局fig.update_layout(    xaxis_title='類別',    yaxis_title='值',    showlegend=True)# 顯示圖形fig.show()

在這個示例中，我們使用 Plotly 創建了一個柱狀圖，設置了柱子的顏色和圖例，并添加了標題、軸標簽。HZe28資訊網——每日最新資訊28at.com

4.創建多子圖

import plotly.figure_factory as ffimport numpy as np# 示例4: 創建多子圖x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)# 創建包含兩個子圖的圖形fig = make_subplots(rows=2, cols=1, subplot_titles=('正弦函數', '余弦函數'))# 在第一個子圖中繪制正弦函數fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y1, mode='lines', name='sin(x)'), row=1, col=1)# 在第二個子圖中繪制余弦函數fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y2, mode='lines', name='cos(x)'), row=2, col=1)# 設置圖形布局fig.update_layout(    showlegend=True)# 顯示圖形fig.show()

這個示例演示了如何使用 Plotly 創建包含兩個子圖的圖形，每個子圖都有自己的標題和圖例。我們使用了 make_subplots 來創建多子圖，然后在每個子圖上繪制不同的函數。HZe28資訊網——每日最新資訊28at.com

這些示例涵蓋了使用 Plotly 進行數據可視化的基本用法，從簡單的折線圖和散點圖到多子圖的復雜示例。你可以根據自己的需求進一步探索 Plotly 的功能，以創建各種類型的圖形和可視化分析。HZe28資訊網——每日最新資訊28at.com

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