Co je Plotly?

Plotly je pokročilá open-source knihovna pro tvorbu interaktivních, publikačně kvalitních grafů online. Jedná se o významný nástroj v oblasti vizualizace dat a datového storytellingu, který nabízí uživatelsky přístupnou platformu pro tvorbu komplexních vizualizací s lehkostí. Plotly je kompatibilní s více programovacími jazyky, včetně Pythonu, R a JavaScriptu, což z něj činí univerzální volbu pro širokou škálu uživatelů. Tuto knihovnu vyvinula společnost Plotly Inc., kanadská výpočetní firma se sídlem v Montrealu v Quebecu.

Přehled

Plotly je oceňován pro svou rozsáhlou schopnost vytvářet širokou škálu grafů – od čárových, sloupcových, bodových grafů až po složité 3D vizualizace. Je postaven na JavaScriptové knihovně Plotly.js; Plotly pro Python (často označovaný jako Plotly.py) zjednodušuje tvorbu interaktivních webových vizualizací. Tyto vizualizace lze zobrazovat v Jupyter noteboocích, ukládat jako samostatné HTML soubory nebo integrovat do webových aplikací pomocí Dash, webového frameworku od Plotly.

Klíčové vlastnosti

1. Interaktivita: Plotly nabízí robustní interaktivní funkce jako tooltipy, zoomování a posouvání, které významně zvyšují zapojení uživatelů tím, že umožňují přímou interakci s daty.
2. Široká škála typů grafů: Plotly podporuje více než 40 unikátních typů grafů a pokrývá statistické, finanční, geografické, vědecké i 3D vizualizace.
3. Integrace do webových aplikací: Grafy Plotly lze snadno vkládat do webových stránek a aplikací, což z něj dělá výbornou volbu pro online datové příběhy.
4. Open source: Dostupný zdarma pod licencí MIT, což umožňuje využívat všechny jeho funkce bez finančních závazků.
5. Multiplatformní podpora: Kompatibilní s různými operačními systémy a lze jej integrovat do různých programovacích prostředí.

Instalace

Plotly lze nainstalovat pomocí správce balíčků pip příkazem:

pip install plotly

Případně lze nainstalovat pomocí conda:

conda install -c plotly plotly

Pro použití v JupyterLab mohou být potřeba další balíčky jako jupyterlab a ipywidgets, aby byla zajištěna plná funkcionalita.

Příklady použití

Základní graf

Pro vytvoření jednoduchého sloupcového grafu v Pythonu pomocí Plotly lze použít následující kód:

import plotly.express as px

fig = px.bar(x=["a", "b", "c"], y=[1, 3, 2])
fig.show()

Tento příklad využívá Plotly Express – vyšší rozhraní navržené pro rychlou tvorbu bohatých vizualizací.

Pokročilá vizualizace

Pro detailnější vizualizace nabízí modul graph_objects v Plotly rozsáhlé možnosti úprav vzhledu a rozvržení grafů.

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6])])
fig.update_layout(title='Příklad bodového grafu')
fig.show()

Příklady použití

1. Datová věda a analytika: Plotly je hojně využíván ve vědě o datech pro vizualizaci výsledků analýz, tvorbu dashboardů a prezentaci zjištění srozumitelnou formou.
2. Strojové učení: Využíván pro vizualizaci metrik výkonu modelů, důležitosti atributů a rozložení dat.
3. Finanční analýza: Plotly podporuje finanční grafy jako svíčkové (candlestick) a OHLC, které jsou zásadní pro analýzu akciových trhů.
4. Vědecký výzkum: Výzkumníci využívají Plotly pro tvorbu detailních a interaktivních vědeckých grafů pro zkoumání a prezentaci dat.
5. Business intelligence: Interaktivní dashboardy v Plotly poskytují byznys uživatelům přehled o klíčových výkonnostních metrikách.

Srovnání s jinými knihovnami

Matplotlib vs. Plotly

• Interaktivita: Zatímco Matplotlib je známý statickými grafy, Plotly vyniká interaktivními vizualizacemi.
• Snadnost použití: Plotly je považován za jednodušší pro tvorbu složitých vizualizací s minimem kódu.
• Rozmanitost grafů: Matplotlib podporuje širší spektrum typů grafů, ale Plotly nabízí unikátní sadu interaktivních vizualizací.

Plotly vs. Bokeh

• Interaktivita: Obě knihovny nabízejí interaktivitu, ale Plotly je často upřednostňován pro uživatelskou přívětivost a možnosti integrace.
• Dashboardy: Dash framework od Plotly je robustní nástroj pro tvorbu interaktivních webových aplikací, zatímco Bokeh má vlastní server pro tvorbu dashboardů.

Dash: webový aplikační framework od Plotly

Dash je open-source Python framework od Plotly určený pro tvorbu analytických webových aplikací. Hladce se integruje s Plotly.py a umožňuje začlenit komplexní UI prvky jako grafy, rozbalovací nabídky nebo posuvníky přímo v analytickém kódu v Pythonu. Dash Enterprise je prémiová verze nabízející škálovatelný hosting a funkce pro nasazení.

Začínáme s Dash

Pro vytvoření základní aplikace Dash lze Dash nainstalovat pomocí pip:

pip install dash

Zde je jednoduchý příklad Dash aplikace:

import dash
from dash import dcc, html

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(figure=fig)
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

Tato aplikace vykreslí dříve vytvořený Plotly graf ve webovém prohlížeči.

Závěr

Plotly je silný nástroj pro každého, kdo má zájem o tvorbu interaktivních vizualizací dat. Díky podpoře více jazyků, širokým možnostem tvorby grafů a plynulé integraci do webových aplikací přes Dash je zásadní knihovnou pro datové vědce, analytiky i vývojáře. Ať už se zabýváte vědeckým výzkumem, finanční analýzou nebo business intelligence, Plotly poskytuje nástroje pro proměnu komplexních dat v poutavé vizuální příběhy.