Was ist Plotly?

Plotly ist eine fortschrittliche Open-Source-Diagrammbibliothek, die es Nutzern ermöglicht, interaktive, publikationsreife Diagramme online zu erstellen. Sie ist ein bedeutendes Werkzeug im Bereich der Datenvisualisierung und des Storytellings und bietet eine leicht zugängliche Plattform zur Erstellung komplexer Visualisierungen mit Leichtigkeit. Plotly ist mit mehreren Programmiersprachen kompatibel, darunter Python, R und JavaScript, und daher eine vielseitige Wahl für unterschiedlichste Nutzergruppen. Die Bibliothek wurde von Plotly Inc. entwickelt, einem kanadischen Informatikunternehmen mit Sitz in Montreal, Québec.

Überblick

Plotly wird für seine umfassenden Möglichkeiten gefeiert, eine große Bandbreite an Diagrammen zu erstellen – von Liniendiagrammen, Balkendiagrammen, Punktdiagrammen bis hin zu komplexen 3D-Grafiken. Plotly für Python (häufig als Plotly.py bezeichnet) basiert auf der JavaScript-Bibliothek Plotly.js und erleichtert die Erstellung interaktiver, webbasierter Visualisierungen. Diese Visualisierungen können in Jupyter-Notebooks dargestellt, als eigenständige HTML-Dateien gespeichert oder mithilfe von Dash, Plotlys Webanwendungs-Framework, in Webanwendungen integriert werden.

Hauptfunktionen

1. Interaktivität: Plotly bietet leistungsstarke interaktive Funktionen wie Hover-Tools, Zoomen und Schwenken, die die Nutzerbindung erhöhen, indem sie eine direkte Interaktion mit den Datenpunkten ermöglichen.
2. Große Auswahl an Diagrammtypen: Mit Unterstützung für über 40 einzigartige Diagrammtypen deckt Plotly statistische, finanzielle, geografische, wissenschaftliche und dreidimensionale Visualisierungen ab.
3. Integration in Webanwendungen: Plotly-Diagramme können nahtlos in Websites und Webanwendungen eingebettet werden und eignen sich somit hervorragend für Online-Datenstorytelling.
4. Open Source: Plotly ist kostenlos unter der MIT-Lizenz verfügbar und ermöglicht die Nutzung aller Funktionen ohne finanzielle Verpflichtungen.
5. Plattformübergreifende Unterstützung: Kompatibel mit verschiedenen Betriebssystemen und in unterschiedliche Programmierumgebungen integrierbar.

Installation

Plotly kann mit dem Paketmanager pip von Python installiert werden, mit folgendem Befehl:

pip install plotly

Alternativ kann die Installation über conda erfolgen:

conda install -c plotly plotly

Für die Nutzung in JupyterLab sind möglicherweise zusätzliche Pakete wie jupyterlab und ipywidgets erforderlich, um die volle Funktionalität zu gewährleisten.

Anwendungsbeispiele

Einfaches Diagramm

Um ein einfaches Balkendiagramm in Python mit Plotly zu erstellen, kann folgender Code verwendet werden:

import plotly.express as px

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

Dieses Codebeispiel nutzt Plotly Express, eine High-Level-Schnittstelle zur schnellen Erstellung ansprechender Visualisierungen.

Erweiterte Visualisierung

Für detailliertere Visualisierungen bietet das Modul graph_objects von Plotly umfassende Anpassungsmöglichkeiten von Grafiken, einschließlich Layout- und Designanpassungen.

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()

Anwendungsfälle

1. Data Science und Analytics: Plotly wird im Bereich Data Science intensiv zur Visualisierung von Analyseergebnissen, zum Aufbau von Dashboards und zur verständlichen Präsentation von Erkenntnissen genutzt.
2. Maschinelles Lernen: Es wird verwendet, um Modellleistungsmetriken, Feature-Importanz und Datenverteilungen zu visualisieren.
3. Finanzanalyse: Plotly unterstützt Finanzdiagramme wie Candlestick- und OHLC-Charts, die für die Aktienmarktanalyse unerlässlich sind.
4. Wissenschaftliche Forschung: Forschende nutzen Plotly, um detaillierte und interaktive wissenschaftliche Diagramme zur Datenerkundung und -präsentation zu erstellen.
5. Business Intelligence: Mit Plotlys interaktiven Dashboards erhalten Geschäftsanwender Einblicke in wichtige Leistungskennzahlen.

Vergleich mit anderen Bibliotheken

Matplotlib vs. Plotly

• Interaktivität: Während Matplotlib für statische Diagramme bekannt ist, überzeugt Plotly durch interaktive Visualisierungen.
• Benutzerfreundlichkeit: Plotly gilt als einfacher, wenn es darum geht, komplexe Visualisierungen mit minimalem Code zu erstellen.
• Diagrammvielfalt: Matplotlib unterstützt eine größere Bandbreite an Diagrammtypen, aber Plotly bietet eine einzigartige Auswahl an interaktiven Diagrammen.

Plotly vs. Bokeh

• Interaktivität: Beide Bibliotheken bieten Interaktivität, allerdings wird Plotly häufig für seine Benutzerfreundlichkeit und Integrationsmöglichkeiten bevorzugt.
• Dashboards: Plotlys Dash-Framework ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Erstellung interaktiver Webanwendungen, während Bokeh einen eigenen Server für Dashboards bietet.

Dash: Plotlys Webanwendungs-Framework

Dash ist Plotlys Open-Source-Python-Framework zur Erstellung analytischer Webanwendungen. Es integriert sich nahtlos mit Plotly.py und ermöglicht die Einbindung komplexer UI-Elemente wie Diagramme, Dropdowns und Schieberegler direkt mit analytischem Python-Code. Dash Enterprise ist eine Premium-Version mit skalierbaren Hosting- und Bereitstellungsfunktionen.

Einstieg mit Dash

Um eine einfache Dash-Anwendung zu erstellen, kann Dash mit pip installiert werden:

pip install dash

Hier ein einfaches Beispiel für eine Dash-App:

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)

Diese Anwendung zeigt die zuvor erstellte Plotly-Grafik im Webbrowser an.

Fazit

Plotly ist ein leistungsstarkes Werkzeug für alle, die interaktive Datenvisualisierungen erstellen möchten. Dank der Unterstützung mehrerer Programmiersprachen, umfangreicher Diagrammoptionen und nahtloser Integration in Webanwendungen über Dash ist es eine unverzichtbare Bibliothek für Data Scientists, Analysten und Entwickler. Ob in wissenschaftlicher Forschung, Finanzanalyse oder Business Intelligence – Plotly bietet die nötigen Werkzeuge, um komplexe Daten in überzeugende visuelle Geschichten zu verwandeln.