在 Pycharm 等编辑器下使用 Python 可视化神器 Plotly Express

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作者 | Lemon

出品 | Python数据之道 （ID：PyDataRoad）

前些天公众号发布了一篇很受欢迎的文章，内容是关于 Plotly Express 的使用介绍。

在上面这篇文章里，展示了 Plotly Express 在交互式可视化方面的强大功能，很多童鞋表示很赞~~

但同时也遇到一些小问题，比如，上述代码是在 Jupyter Notebook 中运行的，有不少童鞋问到在 Pycharm 中如何运行？

刚开始遇到这个问题时，我基本回复的都是 “建议参考 Plotly 来进行修改”。

但估计很多童鞋还是不清楚怎么运行。这里，我提供一种方法，大家可以在 Pycharm 、 VScode 等 IDE中运行代码， 由于 Pycharm、VSCode 我用的相对较多，只测试了这两种。 

其他的 IDE，个人觉得也是差不多的，大家可以自己试试。

第一个示例

我们以 iris 数据集为例来演示，代码如下（.py 文件）：

1. # Code based on Python 3.x

2. # _*_ coding: utf-8 _*_

3. # Author: "LEMON"

4. # Website: http://liyangbit.com

5. # 公众号: Python数据之道

6. # ID: PyDataRoad

7. import plotly_express as px

8. import plotly

9. import plotly.graph_objs as go

10. plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)

11. iris = px.data.iris()

12. iris_plot = px.scatter(iris, x='sepal_width', y='sepal_length',

13. color='species', marginal_y='histogram',

14. marginal_x='box', trendline='ols')

15. plotly.offline.plot(iris_plot)

代码运行后，结果会出现在浏览器端，效果如下：

第二个示例

以 wind 数据集为例来演示，代码如下（.py 文件）：

1. # Code based on Python 3.x

2. # _*_ coding: utf-8 _*_

3. # Author: "LEMON"

4. # Website: http://liyangbit.com

5. # 公众号: Python数据之道

6. # ID: PyDataRoad

7. import plotly_express as px

8. import plotly

9. plotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)

10. wind = px.data.wind()

11. wind_plot = px.bar_polar(wind, r="value", theta="direction", color="strength", template="plotly_dark",

12. color_discrete_sequence= px.colors.sequential.Plotly[-2::-1])

13. plotly.offline.plot(wind_plot)

代码运行后，结果会出现在浏览器端，图示如下：

看完上面的代码，是不是觉得 so easy， 赶紧动手试试吧。

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