昨天，Plotly团队宣布发布Plotly.py 4.0版本，现在可从PyPI下载。此版本包括一些令人兴奋的新功能和更改，包括默认情况下切换到“离线”模式，包含Plotly Express作为库中的推荐入口点，以及新的渲染框架，不仅兼容Jupyter notebook，还兼容其他notebook系统例如Colab，Azure和Kaggle notebook，以及PyCharm，VSCode，Spyder等流行的IDE。

要升级到最新版本，您可以运行pip install plotly==4.0.0或conda install -c plotly plotly==4.0.0。

让我们看看Plotly 4.0中的主要功能

用于在“在线”和“离线”模式下创建图形的图形包含功能的先前版本。在“在线”模式下，数字被上传到Plotly的Chart Studio服务的实例然后显示，而在“离线”模式下，数字在本地呈现。这种二元性是多年来混淆的常见原因，因此在第4版中，团队进行了一些重要的更改以帮助明确这一点。

在这个版本中，plotly包中唯一支持的操作模式是“离线”模式，它不需要互联网连接，没有帐户，没有身份验证令牌，也没有任何类型的付款。对“在线”模式的支持已经转移到一个名为chart-studio的单独安装的软件包中。

今年早些时候，该团队发布了一个名为Plotly Express的独立库，旨在通过简洁的数据创建简洁明快的数据，从而简化和快速创建简单的数据 - 就像单行Python一样简单。 Plotly Express非常受社区欢迎，从版本4开始，现在包括Plotly Express内置的，可以作为plotly.express访问。

除了“离线”模式外，还有剧情。离线包已经在一个新的可扩展渲染器框架上重新实现，这个框架不仅可以在Jupyter notebooks上显示图形，还可以在任何地方显示图形，比如:

• JupyterLab和经典的Jupyter notebooks
• 其他notebooks，如Colab，nteract，Azure和Kaggle
• IDE和CLI，如VSCode，PyCharm，QtConsole和Spyder
• 其他背景如狮身人面像画廊
• 破折号应用程序（使用dash_core_components.Graph（））
• 静态栅格和矢量文件（使用fig.write_image（））
• 独立的交互式HTML文件（使用fig.write_html（））
• 嵌入任何网站（使用fig.to_json（）和Plotly.js）

除了上述新功能外，还有其他更改，例如Plotly.py 4.0中提供的新默认主题。该团队推出了一套新的数字方法，用于在数据构建完成后更新数据。它还支持所有子图和跟踪类型：2D，3D，极性，三元，地图，饼图，sunbursts，Sankey图等。JupyterLab 1.0也支持Plotly.py 4.0。

要详细了解这些功能更新，请查看Plotly团队的。

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