在离线环境下使用Jupyter Notebook进行数据可视化是一种常见的需求，特别是当网络连接不稳定或者为了防止依赖外部服务时。Plotly是一款强大的交互式数据可视化库，它提供了丰富的图形类型和高度定制化的选项。本文将详细介绍如何在没有互联网连接的情况下，在Jupyter Notebook中利用Plotly进行图形绘制。
确保已经安装了Plotly库。如果尚未安装，可以通过`pip install plotly`命令进行安装。接着，我们需要导入Plotly的离线模式以及图形对象模块：
```python
import plotly
import plotly.offline as pypy
pypy.init_notebook_mode(connected=False)
import plotly.graph_objs as go
```
`init_notebook_mode(connected=False)`函数初始化Jupyter Notebook的离线模式，这意味着所有的图形将在本地生成，而不是通过Plotly的在线服务。这会导致保存的`.ipynb`文件体积较大，因为其中包含了所有图形的元数据。
在离线模式下绘制图形，我们可以直接创建和配置图形对象，然后使用`plotly.offline.plot()`或`plotly.offline.iplot()`方法显示图形。这里有一个简单的例子，展示了如何用Plotly绘制离线折线图：
```python
# 假设我们有一个日志文件"log.txt"，包含三列数据
with open("./log.txt") as f:
dataset = {
'x': [],
'y1': [],
'y2': [],
'y3': []
}
i = 0
for line in f:
items = line.strip().split()
dataset['x'].append(i)
dataset['y1'].append(float(items[0]))
dataset['y2'].append(float(items[1]))
dataset['y3'].append(float(items[2]))
i += 1
# 创建图形对象
data_g = [
go.Scatter(
x=dataset['x'],
y=dataset['y1'],
mode='lines',
name='线条'
),
go.Scatter(
x=dataset['x'],
y=dataset['y2'],
mode='markers',
name='标记'
),
go.Scatter(
x=dataset['x'],
y=dataset['y3'],
mode='lines+markers',
name='线条+标记'
)
]
# 设置图形布局
layout = go.Layout(
title="折线图",
xaxis={'title': 'X轴'},
yaxis={'title': 'Y轴'}
)
# 创建Figure对象，并生成离线HTML
fig = go.Figure(data=data_g, layout=layout)
pltoff.plot(fig, filename='line_plots.html')
```
在这个例子中，我们首先读取日志文件中的数据，然后创建三个Scatter图形对象，分别代表线条、标记和线条加标记的组合。接下来，定义布局参数，包括图表的标题和坐标轴标签。我们将这些数据和布局组合成一个Figure对象，并使用`plot()`函数将其保存为本地HTML文件，以便在浏览器中查看。
总结来说，离线使用Plotly在Jupyter Notebook中进行数据可视化，主要涉及以下步骤：
1. 导入Plotly的离线模块和图形对象。
2. 初始化离线模式。
3. 创建和配置图形对象。
4. 设置图形布局。
5. 将图形对象和布局组合成Figure对象。
6. 使用`plotly.offline.plot()`或`plotly.offline.iplot()`生成或显示图形。
通过这种方式，即使在没有网络连接的情况下，我们依然能够利用Plotly的强大功能，轻松地在Jupyter Notebook中创建交互式的、高质量的数据可视化图表。
