Plotly作为Python可视化库，是否堪称独一无二？

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之前一直使用matplotlib，这也导致我在不知情的情况下花费了不少时间。在StackOverflow上搜索格式化日期或增加第二个Y轴，我发现使用matplotlib绘图确实耗时较多。今天，我要给大家一个惊喜。

之前一直使用 matplotlib，这也导致我花费了不知多少个深夜，在 StackOverflow 上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”，使用 matplotlib 画张图使用了太多的时间。

今天我要给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的(甚至只要一行)代码，绘制出更棒的图表。喜欢本文记得收藏、点赞、关注。

注：完整版代码、数据、技术交流文末获取

Plotly 概述

plotly 的 Python 软件包是一个开源的代码库，它基于 plot.js，而后者基于 d3.js。我们实际使用的则是一个对 plotly 进行封装的库，名叫 cufflinks，它能让你更方便地使用 plotly 和 Pandas 数据表协同工作。

本文中的所有可视化图表都是在 Jupyter Notebook 中使用离线模式的 plotly + cufflinks 库完成的。在使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后，你可以用下面这样的代码在 Jupyter 里完成导入

单变量分布：柱状图和箱形图

单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法，而柱状图基本上算是单变量分布分析时必备的图表之一（虽然它还有一些不足）。