本文介绍如何使用python中最具盛名的交互式数据可视化工具plotly的简单使用。

通常我们拿到一个原始数据表，接下来就要进行简单的数据作图，通过可视化能够更快的发现其中包含特征的部分。特别是当数据很多的时候，需要对数据图标的平移缩放，另外就是检查特征数据点，这些都需要交互式作图。其中 plotly 是一个相当出色的交互式作图包。

环境部署

pip install plotly==5.24.1
https://plotly.com/python/getting-started/

这个模块是 plotly 作图导出为静态的图片，包括 svg 矢量图所必须的。
pip install -U kaleido
https://github.com/plotly/Kaleido

我最先是安装的 miniconda，很多包都是没有的，根据 vscode 中的报错，把缺失的包安装上，就能在 vscode 的 jupyter notebook 中查看 plotly 绘制的图形了。
pip install nbconvert

作图需求和结果

这里我想查看双通道的单分子定位的数据。所以首先希望坐标轴比例是一致的，然后不同通道的使用不同的颜色，并且得有透明度。实现效果如下。

完整示例代码

相比于网上一些简单的教程，要实现我的需求，还是要进行不少代码的修改。不过poltly的作图的逻辑非常清晰，data 和 layout 有更好的解耦（相比于matplotlib）。