Che cos’è Plotly?

Plotly è una libreria open-source avanzata che consente agli utenti di creare grafici interattivi e di qualità editoriale online. Si tratta di uno strumento di rilievo nel campo della visualizzazione dei dati e dello storytelling, offrendo una piattaforma accessibile per realizzare visualizzazioni complesse con facilità. Plotly è compatibile con diversi linguaggi di programmazione, tra cui Python, R e JavaScript, rendendolo una scelta versatile per un pubblico molto ampio. La libreria è stata sviluppata da Plotly Inc., un’azienda informatica canadese con sede a Montréal, Québec.

Panoramica

Plotly è apprezzato per le sue ampie capacità di produrre una vasta gamma di grafici, dai classici line plot, bar chart, scatter plot, fino a grafici 3D complessi. Basato sulla libreria JavaScript Plotly.js, Plotly per Python (spesso chiamato Plotly.py) facilita la creazione di visualizzazioni web interattive. Queste visualizzazioni possono essere visualizzate in Jupyter notebook, salvate come file HTML autonomi, oppure integrate in applicazioni web tramite Dash, il framework di Plotly per applicazioni web.

Caratteristiche principali

1. Interattività: Plotly offre funzionalità interattive avanzate come strumenti di hover, zoom e pan che aumentano notevolmente il coinvolgimento dell’utente permettendo l’interazione diretta con i dati.
2. Ampia gamma di tipi di grafici: Con oltre 40 tipi unici di grafici, Plotly abbraccia visualizzazioni statistiche, finanziarie, geografiche, scientifiche e tridimensionali.
3. Integrazione con applicazioni web: I grafici Plotly possono essere integrati facilmente in siti web e applicazioni web, risultando eccellenti per lo storytelling dei dati online.
4. Open-Source: Disponibile gratuitamente sotto licenza MIT, Plotly permette di utilizzare tutte le sue funzionalità senza alcun costo.
5. Supporto multipiattaforma: Compatibile con vari sistemi operativi e integrabile in diversi ambienti di programmazione.

Installazione

Plotly può essere installato tramite il gestore di pacchetti di Python, pip, con il comando:

pip install plotly

In alternativa, è possibile installarlo tramite conda:

conda install -c plotly plotly

Per l’utilizzo in JupyterLab, potrebbero essere necessari pacchetti aggiuntivi come jupyterlab e ipywidgets per garantire la piena funzionalità.

Esempi di utilizzo

Grafico base

Per creare un semplice bar chart in Python utilizzando Plotly, si può usare il seguente codice:

import plotly.express as px

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

Questo esempio utilizza Plotly Express, un’interfaccia di alto livello pensata per creare visualizzazioni ricche in modo rapido.

Visualizzazione avanzata

Per visualizzazioni più dettagliate, il modulo graph_objects di Plotly offre ampie possibilità di personalizzazione di figure, layout e 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='Esempio di Scatter Plot')
fig.show()

Casi d’uso

1. Data Science e Analytics: Plotly è ampiamente utilizzato nella data science per visualizzare risultati di analisi, creare dashboard e presentare i dati in modo comprensibile.
2. Machine Learning: Viene impiegato per visualizzare metriche di performance dei modelli, importanza delle caratteristiche e distribuzioni dei dati.
3. Analisi finanziaria: Plotly supporta grafici finanziari come candlestick e OHLC, essenziali per l’analisi dei mercati azionari.
4. Ricerca scientifica: I ricercatori usano Plotly per creare grafici scientifici dettagliati e interattivi per l’esplorazione e la presentazione dei dati.
5. Business Intelligence: Le dashboard interattive di Plotly offrono agli utenti business insight sui principali indicatori di performance.

Confronto con altre librerie

Matplotlib vs. Plotly

• Interattività: Mentre Matplotlib è noto per i suoi grafici statici, Plotly eccelle nelle visualizzazioni interattive.
• Facilità d’uso: Plotly è considerato più semplice per creare visualizzazioni complesse con poco codice.
• Varietà di grafici: Matplotlib supporta una gamma più ampia di tipi di grafici, ma Plotly offre un set unico di grafici interattivi.

Plotly vs. Bokeh

• Interattività: Entrambe le librerie offrono interattività, ma Plotly è spesso preferito per la sua facilità d’uso e capacità di integrazione.
• Dashboard: Il framework Dash di Plotly è uno strumento solido per creare applicazioni web interattive, mentre Bokeh offre il proprio server per la creazione di dashboard.

Dash: il framework per applicazioni web di Plotly

Dash è il framework open-source di Plotly per Python, progettato per la creazione di applicazioni web analitiche. Si integra perfettamente con Plotly.py e consente di incorporare elementi UI complessi come grafici, menu a tendina e slider direttamente tramite codice Python analitico. Dash Enterprise è la versione premium che offre funzionalità di hosting e deployment scalabili.

Come iniziare con Dash

Per creare una semplice applicazione Dash, è possibile installare Dash tramite pip:

pip install dash

Ecco un esempio base di app 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)

Questa applicazione renderizzerà il grafico Plotly precedentemente creato in un browser web.

Conclusione

Plotly è uno strumento potente per chiunque sia interessato a creare visualizzazioni dati interattive. Il supporto per più linguaggi, le ampie capacità di grafico e l’integrazione fluida con applicazioni web tramite Dash lo rendono una libreria essenziale per data scientist, analisti e sviluppatori. Che si tratti di ricerca scientifica, analisi finanziaria o business intelligence, Plotly fornisce tutti gli strumenti necessari per trasformare dati complessi in storie visive coinvolgenti.