Qu’est-ce que Plotly ?

Plotly est une bibliothèque de graphiques open source avancée qui permet aux utilisateurs de créer des graphiques interactifs et de qualité publication en ligne. C’est un outil de référence dans le domaine de la visualisation de données et du data storytelling, offrant une plateforme accessible pour réaliser des visualisations complexes avec facilité. Plotly est compatible avec plusieurs langages de programmation, dont Python, R et JavaScript, ce qui en fait un choix polyvalent pour une grande diversité d’utilisateurs. La bibliothèque a été développée par Plotly Inc., une société informatique canadienne basée à Montréal, Québec.

Aperçu

Plotly est reconnu pour sa capacité étendue à produire une grande variété de graphiques, allant des graphiques linéaires, barres, nuages de points, jusqu’aux graphiques 3D complexes. Construite sur la bibliothèque JavaScript Plotly.js, Plotly pour Python (souvent appelé Plotly.py) facilite la création de visualisations interactives pour le web. Ces visualisations peuvent être affichées dans des notebooks Jupyter, sauvegardées dans des fichiers HTML autonomes ou intégrées dans des applications web grâce à Dash, le framework d’application web de Plotly.

Fonctionnalités clés

1. Interactivité : Plotly propose des fonctions interactives avancées telles que les outils de survol, le zoom et le déplacement, qui améliorent considérablement l’engagement utilisateur en autorisant une interaction directe avec les points de données.
2. Large choix de types de graphiques : Avec plus de 40 types de graphiques uniques, Plotly répond aux besoins statistiques, financiers, géographiques, scientifiques et de visualisations 3D.
3. Intégration dans les applications web : Les graphiques Plotly peuvent être intégrés facilement dans des sites et applications web, ce qui en fait un excellent choix pour le data storytelling en ligne.
4. Open source : Disponible gratuitement sous licence MIT, Plotly permet à ses utilisateurs de profiter de ses fonctionnalités sans engagement financier.
5. Compatibilité multiplateforme : Fonctionne avec divers systèmes d’exploitation et peut être intégré dans différents environnements de programmation.

Installation

Plotly peut être installé avec le gestionnaire de paquets Python, pip, à l’aide de la commande :

pip install plotly

Il est également possible de l’installer via conda :

conda install -c plotly plotly

Pour une utilisation dans JupyterLab, des paquets supplémentaires comme jupyterlab et ipywidgets peuvent être nécessaires pour garantir le fonctionnement complet.

Exemples d’utilisation

Graphique de base

Pour créer un graphique à barres simple en Python avec Plotly, le code suivant peut être utilisé :

import plotly.express as px

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

Ce code utilise Plotly Express, une interface de haut niveau conçue pour créer rapidement des visualisations riches.

Visualisation avancée

Pour des visualisations plus détaillées, le module graph_objects de Plotly offre une personnalisation étendue des figures, incluant la mise en page et le design.

import plotly.graph_objects as go

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

Cas d’utilisation

1. Science des données et analytique : Plotly est largement utilisé en science des données pour visualiser les résultats d’analyse, créer des tableaux de bord et présenter des résultats de façon compréhensible.
2. Apprentissage automatique : Il permet de visualiser les métriques de performance des modèles, l’importance des variables et la distribution des données.
3. Analyse financière : Plotly prend en charge les graphiques financiers tels que chandeliers et OHLC, indispensables pour l’analyse des marchés boursiers.
4. Recherche scientifique : Les chercheurs utilisent Plotly pour réaliser des graphiques scientifiques détaillés et interactifs pour l’exploration et la présentation des données.
5. Business Intelligence : Les tableaux de bord interactifs de Plotly fournissent aux professionnels des insights sur les indicateurs clés de performance.

Comparaison avec d’autres bibliothèques

Matplotlib vs Plotly

• Interactivité : Alors que Matplotlib est reconnu pour ses graphiques statiques, Plotly excelle dans la création de visualisations interactives.
• Facilité d’utilisation : Plotly est généralement plus simple pour créer des visualisations complexes avec peu de code.
• Variété de graphiques : Matplotlib prend en charge une gamme plus large de types de graphiques, mais Plotly offre un ensemble unique de graphiques interactifs.

Plotly vs Bokeh

• Interactivité : Les deux bibliothèques offrent de l’interactivité, mais Plotly est souvent préféré pour sa convivialité et ses capacités d’intégration.
• Tableaux de bord : Le framework Dash de Plotly est un outil puissant pour créer des applications web interactives, alors que Bokeh propose son propre serveur pour la création de tableaux de bord.

Dash : le framework d’application web de Plotly

Dash est le framework Python open source de Plotly, conçu pour créer des applications web analytiques. Il s’intègre parfaitement avec Plotly.py et permet l’ajout d’éléments d’interface complexes comme des graphiques, menus déroulants et curseurs directement avec du code analytique Python. Dash Enterprise est une version premium offrant des fonctionnalités d’hébergement et de déploiement à grande échelle.

Premiers pas avec Dash

Pour créer une application Dash de base, Dash peut être installé avec pip :

pip install dash

Voici un exemple d’application Dash simple :

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)

Cette application affichera la figure Plotly créée précédemment dans un navigateur web.

Conclusion

Plotly est un outil puissant pour tous ceux qui souhaitent créer des visualisations de données interactives. Son support multi-langages, ses capacités de création graphique étendues et son intégration fluide avec les applications web via Dash en font une bibliothèque incontournable pour les data scientists, analystes et développeurs. Que ce soit en recherche scientifique, analyse financière ou business intelligence, Plotly fournit les outils nécessaires pour transformer des données complexes en histoires visuelles percutantes.