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对于Python用户，plotly不仅可以从原生的Python获得支持，如果你正在使用matplotlib，pandas等库，plotly也有专门为其量身定制的接口。

plotly安装：这里参照：http://www.cnblogs.com/wangshuo1/p/6185932.html

在anconda安装可使用：conda install plotly

首先，获得数据，
导入plotly与pandas，可以用pandas中的read_csv直接读取原始数据。

import plotly .plotly as pyimport plotly.graph_objs as goimport pandas as pddata = pd.read_csv('30_-10_full.csv')

我们可以用plotly绘制散点图，现在我们想研究前三列数据关系（MH,MH3,MH5），那么我们可以考虑其中两个数值映射到x，y轴，另一个变量值可以用颜色来表征。

aes = go.Scatter( #go.Scatter创建一个散点图或者折线图对象x=data['MH5'] #这里定义坐标轴映射关系，MH5列对应x轴y =data['MH3']#MH3对应y轴mode = 'markers'#这里mode默认是由点连起来的折线图，要绘制散点图，所以设置为‘market’marker = dict（ #marker 就是定义每个点的性质，比如颜色，点的大小color =data['MH'] #将MH值映射到点的颜色上，颜色不同代表列不同MH值size =‘5’ #代表点的大小colorscale = ‘Viridis’ #这里是颜色标度的配色方案showscale =True #右侧显示颜色标度}}py.iplot([aes]) #接受一个list对象，进行绘制

图像如下

其中有几点地方需要注意

1 整个图像的比例不是很协调，需要我们重新调整其长和宽。
2 x轴，y轴，以及右侧的图例分别代表什么含义，这个图里并没有体现。
3 这个图中的配色方案是‘Viridis’，plotly默认了不少其他美观的配色方案，具体效果可以参考本文附录三。
接下来我们就涉及到了“图层”的概念，以上的图像仅仅就是将原始数据映射到坐标轴上，如果我们还想继续设置x轴的标题，y轴的标题，以及在图像上添加一些几何图形，那么就可以往上继续添加图层——layout（这里就是ggplot2作图的思想）

layout =go.Layout(title = '$MH_5,MH_3$' autosize = False #取消自动设置图像大小，下面自己调整图像长宽width = 1000height = 800xaxis =dict(  #设置x轴标题    title =‘$MH_5$’    ),yaxis =dict(    title = '$MH_3$' #设置y轴标题)，）fig =go.Figure(data=[aes],layout=layout)#将data与layout组合为一个图像对象py.iplot(fig)

得到图像为

我们可以往图里添加一些简单的几何图，以直线为例

line1 = dict(  #用一个字典表示图形特征type ='line' #'line'表示线段xref = 'x',yref = 'y',x0 = 200, #(x0,y0)表示线段起点，（x1,y1）表示线段终点y0 = 100x1 = 200y1 = 600Line =dict(    color ='black' #线段颜色    width = 2 #宽度    ））line2 =  dict(  #用一个字典表示图形特征type ='line' #'line'表示线段xref = 'x',yref = 'y',x0 = 100, #(x0,y0)表示线段起点，（x1,y1）表示线段终点y0 = 180x1 = 519y1 = 600line =dict(    color ='black' #线段颜色    width = 2 #宽度    ））

同时在定义图层时加上shapes属性

layout =go.Layout(title = '$MH_5,MH_3$' autosize = False #取消自动设置图像大小，下面自己调整图像长宽width = 1000height = 800shapes = [line1,line2] #将定义的线段等几何图形添加到图层之中xaxis =dict(  #设置x轴标题    title =‘$MH_5$’    ),yaxis =dict(    title = '$MH_3$' #设置y轴标题    )，）

接下来我需要在图像上画一些交叉点，这个plotly自身并不支持（反正我没找到），但是我们可以用两条线段来组合成一个交叉点。
于是可以定义这样一个函数，给定一个坐标，返回组成这个交叉点的两条直线，这很简单

def cross(x,y):line1 =dict(type = 'line'xref = 'x'yref ='y'x0 = x-4, #(x0,y0)表示线段起点，（x1,y1）表示线段终点y0 = y-5x1 = x+4y1 = y+5line =dict(    color ='black' #线段颜色    width = 2 #宽度    ）line2 =dict(type = 'line'xref = 'x'yref ='y'x0 = x-4, #(x0,y0)表示线段起点，（x1,y1）表示线段终点y0 = y+5x1 = x+4y1 = y-5line =dict(    color ='black' #线段颜色    width = 2 #宽度    ）)return line1,line2

将layout中的shapes换成

shapes=[line1,line2,cross(230,530)[0],cross(230,530)[1],cross(230,430)[0],cross(230,530)[1],cross(230,330)[0],cross(230,330)[1],cross(300,530)[0],cross(300,530)[1],cross(300,430)[0],cross(300,430)[1]]

得到下图