Hvad er Plotly?

Plotly er et avanceret open source-grafbibliotek, der giver brugere mulighed for at skabe interaktive, publikationsegnet grafer online. Det er et fremtrædende værktøj inden for datavisualisering og formidling, og tilbyder en tilgængelig platform til nemt at lave komplekse visualiseringer. Plotly er kompatibel med flere programmeringssprog, herunder Python, R og JavaScript, hvilket gør det til et alsidigt valg for en bred vifte af brugere. Biblioteket blev udviklet af Plotly Inc., et canadisk it-selskab med base i Montreal, Quebec.

Overblik

Plotly er kendt for sin omfattende evne til at producere et bredt udvalg af diagrammer, fra linjeplots, søjlediagrammer, scatter plots til indviklede 3D-grafer. Bygget oven på Plotly.js JavaScript-biblioteket, muliggør Plotly for Python (ofte kaldet Plotly.py) oprettelsen af interaktive, webbaserede visualiseringer. Disse visualiseringer kan vises i Jupyter-notebooks, gemmes som selvstændige HTML-filer eller integreres i webapplikationer via Dash, Plotly’s webapplikationsframework.

Nøglefunktioner

1. Interaktivitet: Plotly tilbyder robuste interaktive funktioner som hover-værktøjer, zoom og panorering, hvilket øger brugerinddragelsen markant ved at muliggøre direkte interaktion med datapunkter.
2. Bredt udvalg af diagramtyper: Med understøttelse af over 40 unikke diagramtyper dækker Plotly statistiske, finansielle, geografiske, videnskabelige og tredimensionelle visualiseringer.
3. Integration med webapplikationer: Plotly-diagrammer kan problemfrit indlejres i hjemmesider og webapplikationer, hvilket gør det til et fremragende valg for online datavisualisering.
4. Open Source: Tilgængelig gratis under MIT-licensen, så brugere kan udnytte funktionerne uden økonomisk forpligtelse.
5. Platformsunderstøttelse: Kompatibel med forskellige operativsystemer og kan integreres i forskellige programmeringsmiljøer.

Installation

Plotly kan installeres med Pythons pakkehåndtering, pip, via kommandoen:

pip install plotly

Alternativt kan det installeres med conda:

conda install -c plotly plotly

Til brug i JupyterLab kan yderligere pakker som jupyterlab og ipywidgets være nødvendige for at sikre fuld funktionalitet.

Eksempler på brug

Simpelt diagram

For at lave et simpelt søjlediagram i Python med Plotly, kan følgende kode bruges:

import plotly.express as px

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

Denne kode udnytter Plotly Express, en højniveau-grænseflade designet til hurtigt at skabe rige visualiseringer.

Avanceret visualisering

For mere detaljerede visualiseringer tilbyder Plotly’s graph_objects-modul omfattende tilpasningsmuligheder for figurer, herunder layout- og designjusteringer.

import plotly.graph_objects as go

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

Anvendelsesområder

1. Datavidenskab og analyse: Plotly bruges bredt inden for datavidenskab til at visualisere analyse-resultater, bygge dashboards og præsentere fund på en forståelig måde.
2. Maskinlæring: Det bruges til at visualisere modelpræstation, feature importance og datadistributioner.
3. Finansiel analyse: Plotly understøtter finansielle diagrammer som candlestick og OHLC, som er vigtige for aktiemarkedsanalyse.
4. Videnskabelig forskning: Forskere bruger Plotly til at skabe detaljerede og interaktive videnskabelige diagrammer til dataudforskning og præsentation.
5. Business Intelligence: Plotly’s interaktive dashboards giver forretningsbrugere indsigt i centrale performance-målinger.

Sammenligning med andre biblioteker

Matplotlib vs. Plotly

• Interaktivitet: Hvor Matplotlib er kendt for statiske plots, udmærker Plotly sig ved at levere interaktive visualiseringer.
• Brugervenlighed: Plotly anses for lettere at bruge til komplekse visualiseringer med minimal kode.
• Diagramudvalg: Matplotlib understøtter et bredere udvalg af diagramtyper, men Plotly tilbyder et unikt sæt af interaktive diagrammer.

Plotly vs. Bokeh

• Interaktivitet: Begge biblioteker tilbyder interaktivitet, men Plotly foretrækkes ofte for brugervenlighed og integrationsmuligheder.
• Dashboards: Plotly’s Dash-framework er et robust værktøj til at bygge interaktive webapplikationer, mens Bokeh tilbyder sin egen server til at lave dashboards.

Dash: Plotly’s webapplikations-framework

Dash er Plotly’s open source Python-framework designet til at bygge analytiske webapplikationer. Det integrerer problemfrit med Plotly.py og muliggør inkorporering af komplekse UI-elementer som grafer, dropdowns og sliders direkte med Python-analytisk kode. Dash Enterprise er en premium-version, der tilbyder skalerbar hosting og udrulningsfunktioner.

Kom godt i gang med Dash

For at lave en simpel Dash-applikation kan Dash installeres med pip:

pip install dash

Her er et simpelt Dash-app-eksempel:

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)

Denne applikation vil vise den tidligere oprettede Plotly-figur i en webbrowser.

Konklusion

Plotly er et stærkt værktøj for alle, der ønsker at skabe interaktive datavisualiseringer. Dets understøttelse af flere sprog, omfattende diagrammuligheder og problemfri integration med webapplikationer via Dash gør det til et uundværligt bibliotek for datavidenskabsfolk, analytikere og udviklere. Hvad enten du beskæftiger dig med videnskabelig forskning, finansiel analyse eller business intelligence, giver Plotly de nødvendige værktøjer til at forvandle komplekse data til overbevisende visuelle fortællinger.