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『Plotly实战指南』--雷达图绘制与应用在数据分析和可视化领域，雷达图是一种适用于多维数据的可视化、综合评估和决策支持的工具。雷达图通过将数据点沿多个轴分布，并通过多边形面积或线条连接来展示数据的多维度特征，能够直观地呈现数据在各个维度上的表现，帮助我们快速识别优势和劣势，从而做出更明智的决策。

『Plotly实战指南』--面积图绘制与应用在数据可视化领域，面积图是一种强大而直观的工具，它通过填充线条与坐标轴之间的区域来量化数据大小，从而帮助我们清晰地展示数据的总量、趋势变化以及不同类别之间的对比。

『Plotly实战指南』--直方图绘制与应用在数据科学的世界里，直方图是一种不可或缺的可视化工具，它以其简洁而直观的方式，揭示了数据的内在规律，为数据分析和决策提供了有力支持。

『Plotly实战指南』--箱线图绘制与应用在数据可视化领域，箱线图（Box Plot）是一种强大的工具，用于展示数据的分布特征、集中趋势以及异常值。

『Plotly实战指南』--散点图绘制进阶篇在数据分析的世界里，散点图是一种极为重要的可视化工具。它能够直观地展示两个或多个变量之间的关系，帮助我们快速发现数据中的模式、趋势和异常点。

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第二十一章:Python-Plotly库实现数据动态可视化Plotly是一个强大的Python可视化库，支持创建高质量的静态、动态和交互式图表。它特别擅长于绘制三维图形，能够直观地展示复杂的数据关系。本文将介绍如何使用Plotly库实现函数的二维和三维可视化，并提供一些优美的三维函数示例。资源绑定附上完整资源供读者参考学习！

『Plotly实战指南』--饼图绘制高级篇在数据可视化的世界里，饼图是最直观的展示比例关系的工具之一。然而，传统的静态饼图已经无法满足现代数据分析的需求。Plotly作为一款强大的可视化库，不仅提供了饼图丰富的基础功能，还支持交互效果和动态更新等高级特性。

『Plotly实战指南』--饼图绘制基础篇在数据可视化的世界里，饼图是一种直观且广泛使用的图表类型。它能够将数据各个部分占整体的比例关系清晰地展现出来，适用于诸如市场占有率分析、调查结果分布、预算分配等多个领域。

『Plotly实战指南』--柱状图绘制高级篇在数据可视化的世界里，柱状图是一种直观且强大的工具，用于展示数据的分布、比较和趋势。从基础的柱状图出发，我们可以进一步探索更复杂的图表类型，如分组柱状图和堆积柱状图，它们在处理多维数据和复杂关系时具有独特的优势。

『Plotly实战指南』--柱状图绘制基础篇柱状图作为最基础的数据可视化形式之一，能直观展示不同类别数据的对比关系，适用于一下的场景：今天，我们就来深入探索Plotly柱状图的绘制基础，掌握垂直柱状图和水平柱状图的绘制方法。

『Plotly实战指南』--折线图绘制进阶篇上一篇介绍了Plotly绘制折线图的基础知识和数据预处理的技巧，本文将重点探讨如何利用Plotly实现多线折线图的布局设计以及动态折线图的实现，

LightGBM + TA-Lib A股实战进阶：Optuna调优与Plotly可视化详解LightGBM + TA-Lib A 股实战进阶：Optuna 调优与 Plotly 可视化详解本文系统讲解了 LightGBM 在 A 股市场的应用，涵盖模型构建、Optuna 参数调优及 Plotly 可视化。通过实战案例，帮助读者全面掌握相关技术，提升在金融数据分析与预测领域的专业能力。文中内容仅限技术学习与代码实践参考，市场存在不确定性，技术分析需谨慎验证，不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认知，为策略开发打下基础。

『Plotly实战指南』--折线图绘制基础篇在数据分析的世界中，折线图是一种不可或缺的可视化工具。它能够清晰地展示数据随时间或其他变量的变化趋势，帮助我们快速发现数据中的模式、趋势和异常。

『Plotly实战指南』--绘图初体验今天，打算通过绘制一个简单的散点图，来开启我们 Plotly 绘图的初次尝试。本文目的不是介绍如何绘制散点图，而是通过散点图来介绍Plotly 绘图的基础步骤。

『Plotly实战指南』--架构与设计理念在数据科学和数据分析领域，数据可视化是理解数据和传达信息的关键环节。Python 作为最受欢迎的编程语言之一，拥有众多强大的可视化库，而 Plotly 无疑是其中的佼佼者。

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利用阿里云Atlas地区选择器与Plotly.js实现数据可视化与交互在数据科学与可视化领域，交互式图表和地图应用越来越成为数据分析和展示的重要手段。本文将介绍如何结合阿里云Atlas地区选择器与Plotly.js，创建动态交互式的数据可视化应用。

在网站上查找隐藏的API - 以flightaware.com为例（+使用该数据创建Plotly动画图表）The idea is that you don’t always need Selenium or BeautifulSoup to scrape data from websites. You can find references to data sources in plain HTML.

互联网动态分析

探索数据之美，Plotly引领可视化新风尚在数据如潮的今天，如何精准捕捉信息的脉搏，让数据说话？Plotly，这款强大的数据可视化工具，正以其卓越的性能和丰富的功能，成为数据分析师、科学家及工程师们的得力助手。

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UCI Heart Disease Data Set—— UCI 心脏病数据集介绍The UCI Heart Disease Data Set is a well-known dataset used for machine learning and statistical analysis, particularly in the context of predicting heart disease. Here is a brief introduction:

【大选】2024年美国总统选举数据分析可视化• 👓 可视化主要使用 Plotly • 🔎 数据处理主要使用 pandas • 👉 本文是我自己在和鲸社区的原创