在数据时代，用数据支持决策和判断是越来越普遍的做法。然而，用户并不总是能够轻松地理解或解释数据。
通过图表展示数据是解决这个问题的一种常见方法。它可以帮助用户更直观地查看和理解数据，同时提高用户的参与度和满意度。在本文中，我们将介绍几种通过图表展示数据来提高用户体验的方法。
一、可交互的图表
在传统的静态图表中，用户只能看到图表的静止输出，而无法通过交互方式发现探索数据。可交互的图表可以通过用户的操作，展现更多信息。
例如，当用户将光标悬停在一个数据点上时，可以展示有关该数据点的信息。用户还可以通过缩放，平移和过滤等方式探索数据。通过这些互动式的功能，可交互图表让用户更好地了解和解释数据。
import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()
fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", animation_frame="year",
animation_group="country", size="pop", color="continent",
hover_name="country", log_x=True, range_x=[100,100000],
range_y=[20,90])
fig.show()
二、动态更新的图表
动态更新的图表可以随着时间，用户输入或其他外部条件变化而更新。这种方式使得用户可以更直观地跟踪数据的变化，进而作出更明智的决策。
例如，在股票分析中，动态更新的图表可以显示各种不同的时间段内的股票价格信息以及其他相关的指标和事件。通过这些可视化，用户可以更好地了解股票市场的变化趋势，做出更好的决策。
import plotly.subplots as sp
import plotly.graph_objs as go
import random
from collections import deque
import time
X_MAX = 200
Y_MIN = 0
Y_MAX = 100
# X轴数据初始化为deque，同时只保存100个数据
x = deque(maxlen=X_MAX)
x.append(1)
# Y轴数据初始化为deque，同时只保存100个数据
y = deque(maxlen=X_MAX)
y.append(50)
# 创建子图
fig = sp.make_subplots(rows=1, cols=1)
# Y轴范围
fig.update_yaxes(range=[Y_MIN, Y_MAX])
# 创建线条
line = go.Scatter(x=list(x), y=list(y), name='动态波形')
# 添加线条
fig.add_traces([line])
# 显示图表
fig.show()
i = 1
while True:
# 向deque中添加新的数据
x.append(i)
y.append(random.randint(Y_MIN, Y_MAX))
# 更新图表数据
fig.update_traces(x=[list(x)], y=[list(y)])
time.sleep(0.1)
i += 1
三、可视化分析结果
在数据处理中，可视化常被用于分析结果。数据科学家将使用各种图表和可视化方法，以便更好地了解数据，并发现有趣的模式和趋势。在通过图表展示数据时，可以采用分析结果的方式为用户提供更深层次的信息和见解。
例如，在推荐系统中，推荐结果可以展示成一张用户-项目的热图。通过这个热图，用户可以快速了解哪些项目已经过多次推荐，以及哪些项目未被推荐。同时，还可以提供一些场景分析和建议，例如“这些项目可能值得你再次尝试”。
import plotly.express as px
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2011_february_us_airport_traffic.csv")
# 分析数据
fig = px.density_mapbox(data, lat='lat', lon='long', z='passengers', radius=10,
center=dict(lat=38, lon=-98), zoom=3,
mapbox_style="stamen-terrain")
# 展示分析结果
fig.show()
四、总结
通过图表展示数据是提高用户体验的一种非常有效的方法。可交互的图表，动态更新的图表以及可视化分析结果均帮助用户更直观地查看和理解数据。在创建和设计图表时，应该考虑目标用户的需求和喜好，以便为用户提供最好的体验。
