¿Qué es Plotly?

Plotly es una avanzada biblioteca de gráficos de código abierto que permite a los usuarios crear gráficos interactivos y de calidad para publicaciones en línea. Es una herramienta destacada en el campo de la visualización de datos y la narración de historias con datos, ofreciendo una plataforma accesible para crear visualizaciones complejas con facilidad. Plotly es compatible con varios lenguajes de programación, incluidos Python, R y JavaScript, lo que la convierte en una opción versátil para una amplia variedad de usuarios. La biblioteca fue desarrollada por Plotly Inc., una empresa canadiense de computación con sede en Montreal, Quebec.

Descripción general

Plotly es reconocida por su extensa capacidad para producir una amplia variedad de gráficos, que van desde gráficos de líneas, de barras, de dispersión, hasta complejos gráficos 3D. Construida sobre la biblioteca JavaScript Plotly.js, Plotly para Python (comúnmente llamada Plotly.py) facilita la creación de visualizaciones web interactivas. Estas visualizaciones pueden mostrarse en cuadernos Jupyter, guardarse como archivos HTML independientes o integrarse en aplicaciones web usando Dash, el framework de aplicaciones web de Plotly.

Características clave

1. Interactividad: Plotly ofrece sólidas funciones interactivas como herramientas de información al pasar el cursor, zoom y paneo, que mejoran significativamente la experiencia del usuario al permitir la interacción directa con los datos.
2. Amplia variedad de tipos de gráficos: Con soporte para más de 40 tipos de gráficos únicos, Plotly cubre visualizaciones estadísticas, financieras, geográficas, científicas y tridimensionales.
3. Integración con aplicaciones web: Los gráficos de Plotly pueden integrarse fácilmente en sitios web y aplicaciones web, lo que lo convierte en una excelente opción para la narración de datos en línea.
4. Código abierto: Disponible de forma gratuita bajo la licencia MIT, Plotly permite a los usuarios utilizar sus funciones sin compromiso financiero.
5. Compatibilidad multiplataforma: Compatible con varios sistemas operativos y puede integrarse en diferentes entornos de programación.

Instalación

Plotly puede instalarse usando el gestor de paquetes de Python, pip, con el comando:

pip install plotly

Alternativamente, puede instalarse usando conda:

conda install -c plotly plotly

Para usar en JupyterLab, pueden ser necesarios paquetes adicionales como jupyterlab e ipywidgets para garantizar la funcionalidad completa.

Ejemplos de uso

Gráfico básico

Para crear un gráfico de barras simple en Python usando Plotly, se puede utilizar el siguiente código:

import plotly.express as px

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

Este fragmento de código utiliza Plotly Express, una interfaz de alto nivel diseñada para crear visualizaciones complejas de forma rápida.

Visualización avanzada

Para visualizaciones más detalladas, el módulo graph_objects de Plotly ofrece una amplia personalización de figuras, incluyendo ajustes de diseño y estilo.

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()

Casos de uso

1. Ciencia de datos y análisis: Plotly se utiliza ampliamente en ciencia de datos para visualizar resultados de análisis, construir paneles y presentar hallazgos de manera comprensible.
2. Aprendizaje automático: Se usa para visualizar métricas de rendimiento de modelos, importancia de variables y distribuciones de datos.
3. Análisis financiero: Plotly admite gráficos financieros como velas y OHLC, que son cruciales para el análisis bursátil.
4. Investigación científica: Los investigadores usan Plotly para crear gráficos científicos detallados e interactivos para la exploración y presentación de datos.
5. Inteligencia empresarial: Los paneles interactivos de Plotly ofrecen a los usuarios empresariales información sobre métricas clave de rendimiento.

Comparación con otras bibliotecas

Matplotlib vs. Plotly

• Interactividad: Mientras que Matplotlib es conocido por sus gráficos estáticos, Plotly destaca en la creación de visualizaciones interactivas.
• Facilidad de uso: Plotly es considerado más sencillo para crear visualizaciones complejas con poco código.
• Variedad de gráficos: Matplotlib admite una gama más amplia de tipos de gráficos, pero Plotly ofrece un conjunto único de gráficos interactivos.

Plotly vs. Bokeh

• Interactividad: Ambas bibliotecas ofrecen interactividad, pero a menudo se prefiere Plotly por su facilidad de uso y capacidades de integración.
• Paneles: El framework Dash de Plotly es una herramienta robusta para construir aplicaciones web interactivas, mientras que Bokeh ofrece su propio servidor para crear paneles.

Dash: El framework de aplicaciones web de Plotly

Dash es el framework de código abierto de Plotly en Python diseñado para construir aplicaciones web analíticas. Se integra perfectamente con Plotly.py y permite la incorporación de elementos complejos de interfaz de usuario como gráficos, menús desplegables y deslizadores directamente con código analítico en Python. Dash Enterprise es una versión premium que ofrece funciones escalables de alojamiento y despliegue.

Primeros pasos con Dash

Para crear una aplicación básica en Dash, se puede instalar Dash usando pip:

pip install dash

Aquí tienes un ejemplo simple de aplicación Dash:

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)

Esta aplicación mostrará la figura de Plotly creada previamente en un navegador web.

Conclusión

Plotly es una herramienta poderosa para cualquiera que desee crear visualizaciones de datos interactivas. Su soporte multilenguaje, amplias capacidades de gráficos e integración fluida con aplicaciones web a través de Dash la convierten en una biblioteca esencial para científicos de datos, analistas y desarrolladores. Ya sea en investigación científica, análisis financiero o inteligencia empresarial, Plotly proporciona las herramientas necesarias para transformar datos complejos en historias visuales atractivas.