在jupyter笔记本python里面

Question

有谁知道如何在plotly内部jupyter notebook使用python？

文档组织得不是很好,至少不是我的观点.

例如,我可以运行以下代码,但它会在HTML文件中生成一个可以在外部访问的图形jupyter notebook.有没有办法在笔记本内部渲染图形？

我不清楚(因为文档很差)是否需要凭证才能plotly用于内部的情节jupyter notebook？是否仅需要凭据才能在云上托管图表而已？

我也发现没有任何真实的文档cufflinks.所有它说是它使得使用plotly与pandasdataframes容易.但是对于那些不是开发人员的人来说,如果有详细的文档说明为什么它是必要的以及它究竟是做什么使生活更轻松将会更好.

import plotly.plotly as py
from plotly.graph_objs import *

trace0 = Scatter(
  x=[1, 2, 3, 4],
  y=[10, 15, 13, 17]
)
trace1 = Scatter(
  x=[1, 2, 3, 4],
  y=[16, 5, 11, 9]
)
data = Data([trace0, trace1])

plotly.offline.plot(data, filename = 'basic-line')

/Users/blahblah/anaconda/lib/python2.7/site-packages/plotly/offline/offline.py:433: UserWarning:

Your filename `basic-line` didn't end with .html. Adding .html to the end of your file.

'file:///Users/blahblach/Box Sync/NS/NBooks/basic-line.html'
In [ ]:

如果我将代码中的最后一行更改为:

py.iplot(data, filename = 'basic-line')

我收到凭据错误:

PlotlyLocalCredentialsError: 
Couldn't find a 'username', 'api-key' pair for you on your local machine. To sign in temporarily (until you stop running Python), run:
>>> import plotly.plotly as py
>>> py.sign_in('username', 'api_key')

Even better, save your credentials permanently using the 'tools' module:
>>> import plotly.tools as tls
>>> tls.set_credentials_file(username='username', api_key='api-key')

For more help, see https://plot.ly/python.

更新:

我尝试执行这里描述的pandas示例.

我得到所有df.iplot()或Series.iplot()命令的凭证错误.

尽管使用iplot(),有人可以解释为什么我会获得凭据错误.

还没有关于的有用文档cufflinks.

plot.ly文档是我见过的最糟糕的文档之一.组织是一团糟,不是很友好的例子.

Answer 1

从文档中,您需要启动Plotly Notebook init_notebook_mode,同时请注意,当您调用py.iplot它仍然从在线plotly模块调用plot函数时,您需要导入iplot(而不是plot)plotly.offline并将其用于离线绘图和内部笔记本渲染.您不需要离线图的凭据:

from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot
from plotly.graph_objs import *

init_notebook_mode(connected=True)         # initiate notebook for offline plot

trace0 = Scatter(
  x=[1, 2, 3, 4],
  y=[10, 15, 13, 17]
)
trace1 = Scatter(
  x=[1, 2, 3, 4],
  y=[16, 5, 11, 9]
)
data = Data([trace0, trace1])

iplot(data)               # use plotly.offline.iplot for offline plot