我 刚 开始 在 Python （ 3.6.6 ） 中 使用 iplot （ ） 。 我 认为 它 使用 了 Cufflinks Package 器 ， 而 不是 在 引擎 盖 下 运行 Matplotlib 的 plotly 。 这 似乎 是 我 用 简单 的 一 行 代码 获得 交互 式 绘图 的 最 简单 的 方法 。
虽然 它 需要 一些 库 来 设置 。 例如 ， 下面 的 代码 可以 在 macOS 上 的 Jupyter Notebook （ 5.0.0 ） 中 运行 。 这里 所 附 的 图 是 PNG 的 ， 因此 不是 交互 式 的 。
示例 ： （ 1 ） Line plot （ 2 ） Bar plot {下面 的 代码}

# Import libraries
import pandas as pd
import numpy as np
from plotly import __version__
%matplotlib inline
import cufflinks as cf
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
init_notebook_mode(connected=True)

init_notebook_mode(connected=True)
cf.go_offline()

# Create random data
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4), columns='Col1 Col2 Col3 Col4'.split())
df.head(2)

# Plot lines
df.iplot()

# Plot bars
df.iplot(kind='bar')

中 的 每 一 个

*iplot是交互式绘图。Plotly采用Python代码，制作美观的JavaScript绘图。它们让您可以对这些绘图的外观进行大量控制，并允许您缩放、显示悬停信息以及切换要在图表上查看的数据。Tutorial
***plot command = Matplotlib，这是一个比较老式的程序。它创建静态图表。**所以实际上没有太多的悬停信息，你必须重新运行代码来更改任何内容。它是在MATLAB之后创建的，MATLAB是一个比较老的程序，所以有些人说它看起来更糟。虽然它有很多选择，并给你很好的控制情节。它如果你有一个巨大的数据集，我可能会比Plotly图表创建得更快，但我不会怀疑太多。Tutorial。

• Matplotlib是标准的，并且已经存在了很长时间，所以有很多关于它的信息。Here是一篇讨论Python中不同绘图包的博客文章。

提供了正确答案。我尝试在pycharm IDE中运行此代码，但无法运行。需要jupyter笔记本来绘制iplot。

与 Pandas 中 的 Plot （ ） 方法 相比 ， iplot （ ） 方法 更 复杂 ， 交互 性 更 强 。 iplot （ ） 涵盖 了 plot （ ） 所 提供 的 功能 ， 此外 ， 它 还 具有 许多 额外 的 功能 ， 使 其 更具 交互 性 。