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自由开发者计划 001：创建一个用于查看 Jupyter Notebook 的谷歌浏览器插件 Jupyter Peek作为一个数据科学和机器学习领域的老兵，Jupyter Notebook 使用频率非常高，我个人现在基本不用 PPT 了，直接用 Jupyter Notebook 做展示。用一个浏览器插件可以直接查看内容，不需要启动 Jupyter 环境，之前一直在用 Jupyter Notebook Viewer，但比较长时间无法使用了。

『Plotly实战指南』--Plotly与Streamlit结合实战关于Streamlit的介绍，可参考《玩转Streamlit》系列在当今数据驱动的时代，快速构建交互式工具并直观地将数据分析结果交付给用户，已成为数据应用开发的核心需求。

『Plotly实战指南』--Plotly与Pandas的深度融合在数据分析的世界中，数据处理与可视化是密不可分的两个环节。Pandas作为Python数据处理的核心工具，以其强大的数据清洗、转换和分析能力，成为数据科学家和分析师的必备利器；

『Plotly实战指南』--在科学数据可视化中的应用（下）科学数据往往涉及多个维度，例如分子结构中的空间坐标、物理实验中的时间序列以及化学反应中的温度变化等。传统的二维可视化方法已经难以满足这些复杂数据的展示需求。

『Plotly实战指南』--在科学数据可视化中的应用（上）在科学研究中，数据可视化是连接实验与理论的关键桥梁。它不仅能够清晰地呈现实验规律，还能验证假设并支持科研决策。

『Plotly实战指南』--在金融数据可视化中的应用（下）在金融市场的复杂博弈中，可视化技术如同精密的导航仪。传统静态图表正在被交互式可视化取代——据Gartner研究，采用动态可视化的投资机构决策效率提升达47%。

『Plotly实战指南』--在金融数据可视化中的应用（上）在当今复杂多变的金融市场中，金融数据分析的重要性不言而喻。无论是投资者、金融机构还是研究人员，都需要通过对海量金融数据的分析来洞察市场趋势、评估风险并做出明智的决策。

『Plotly实战指南』--交互功能进阶篇在数据可视化的世界中，交互性是提升用户体验和数据探索效率的关键。从简单的悬停提示到复杂的动态数据更新，交互功能让静态图表变得生动起来。

『Plotly实战指南』--交互功能基础篇在数据可视化领域，静态图表早已无法满足用户对深度分析与探索的需求。Plotly作为新一代交互式可视化工具，通过其强大的交互功能重新定义了"数据叙事"的边界。

Django【应用 01】django-plotly-dash安装及使用django-plotly-dash 的使用文档：https://django-plotly-dash.readthedocs.io/en/stable/introduction.html 以下内容大部分保留原文档的内容，添加实际的步骤和必要的说明。

『Plotly实战指南』--样式定制高级篇在数据可视化领域，Plotly不仅是高效的绘图工具，更是设计师的创意画布。当基础图表已无法满足品牌化需求时，样式定制能力将成为数据叙事的关键武器。

『Plotly实战指南』--样式定制基础篇在数据可视化的世界中，一个精心设计的图表不仅能准确传达信息，还能提升整体的专业性和吸引力。而Plotly作为Python中强大的可视化库，提供了丰富的样式定制功能，帮助我们轻松实现这一目标。

『Plotly实战指南』--布局进阶篇在数据可视化领域，Plotly的子图布局是打造专业级仪表盘的核心武器。当面对多维数据集时，合理的子图布局能显著提升多数据关联分析效率，让数据的呈现更加直观和美观。

『Plotly实战指南』--布局基础篇在数据分析与可视化领域，一张优秀的图表不仅需要准确呈现数据，更应通过合理的布局提升信息传达效率，增强专业性和可读性。

『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。

啊阿狸不会拉杆

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！