使用Plotly显示多个图表

Plotly是一个开源的数据可视化库，可以用于创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图等。它支持多种编程语言，如Python、R、JavaScript等，可以在各种平台上使用。

Plotly的优势在于其交互性和美观性。它提供了丰富的交互功能，用户可以通过鼠标交互来缩放、平移、旋转图表，也可以通过点击图例来显示或隐藏数据系列。此外，Plotly还支持添加注释、标签、标题等，使得图表更加易于理解和解释。

Plotly的应用场景非常广泛。在数据分析和可视化领域，它可以用于探索数据、展示数据分布、比较不同数据系列等。在科学研究中，Plotly可以用于展示实验结果、趋势分析、模型拟合等。在业务报告和演示中，Plotly可以用于制作专业的图表，提升报告的可读性和吸引力。

对于使用Plotly显示多个图表，可以通过将多个图表放置在一个布局中来实现。Plotly提供了subplot函数来创建多个子图，可以按照网格状或自定义布局排列。每个子图可以是不同类型的图表，也可以共享轴或独立轴。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Plotly显示多个图表：

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

# 创建子图布局
fig = make_subplots(rows=2, cols=2)

# 添加子图
fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6], mode='lines'), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Bar(x=[1, 2, 3], y=[7, 8, 9]), row=1, col=2)
fig.add_trace(go.Pie(labels=['A', 'B', 'C'], values=[10, 20, 30]), row=2, col=1)
fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[11, 12, 13], mode='markers'), row=2, col=2)

# 设置布局属性
fig.update_layout(height=600, width=800, title_text="多个图表示例")

# 显示图表
fig.show()

在这个示例中，我们创建了一个2x2的子图布局，并向每个子图添加了不同类型的图表。通过row和col参数指定子图的位置。最后，通过update_layout函数设置整体布局的属性，如图表的高度、宽度和标题。最后，使用show函数显示图表。

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