Hva er Plotly?

Plotly er et avansert åpen kildekode-grafbibliotek som gir brukere mulighet til å lage interaktive, publikasjonssikre grafer på nett. Det er et fremtredende verktøy innen datavisualisering og historiefortelling, og tilbyr en tilgjengelig plattform for å lage komplekse visualiseringer med letthet. Plotly er kompatibelt med flere programmeringsspråk, inkludert Python, R og JavaScript, noe som gjør det til et allsidig valg for et bredt spekter av brukere. Biblioteket ble utviklet av Plotly Inc., et kanadisk databehandlingsselskap basert i Montreal, Quebec.

Oversikt

Plotly er kjent for sin omfattende evne til å produsere et bredt utvalg av diagrammer, fra linjediagrammer, stolpediagrammer, spredningsdiagrammer til intrikate 3D-grafer. Bygget på toppen av Plotly.js JavaScript-biblioteket, muliggjør Plotly for Python (ofte kalt Plotly.py) opprettelsen av interaktive, nettbaserte visualiseringer. Disse visualiseringene kan vises i Jupyter-notatbøker, lagres som frittstående HTML-filer eller integreres i nettapplikasjoner via Dash, Plotlys rammeverk for nettapplikasjoner.

Viktige funksjoner

1. Interaktivitet: Plotly tilbyr robuste interaktive funksjoner som hover-verktøy, zooming og panorering, noe som øker brukerengasjementet ved å tillate direkte interaksjon med datapunkter.
2. Bredt utvalg av diagramtyper: Med støtte for over 40 unike diagramtyper dekker Plotly statistiske, finansielle, geografiske, vitenskapelige og tredimensjonale visualiseringer.
3. Integrasjon med nettapplikasjoner: Plotly-diagrammer kan enkelt bygges inn på nettsider og i nettapplikasjoner, noe som gjør det til et utmerket valg for datadrevet historiefortelling på nett.
4. Åpen kildekode: Tilgjengelig gratis under MIT-lisensen, slik at brukere kan utnytte funksjonene uten økonomisk forpliktelse.
5. Plattformuavhengig støtte: Kompatibel med ulike operativsystemer og kan integreres i forskjellige programmeringsmiljøer.

Installasjon

Plotly kan installeres med Pythons pakkehåndterer pip, med kommandoen:

pip install plotly

Alternativt kan det installeres med conda:

conda install -c plotly plotly

For bruk i JupyterLab kan det være nødvendig med tilleggspakker som jupyterlab og ipywidgets for å sikre full funksjonalitet.

Eksempler på bruk

Grunnleggende plott

For å lage et enkelt stolpediagram i Python med Plotly, kan følgende kode brukes:

import plotly.express as px

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

Denne kodebiten benytter Plotly Express, et høynivågrensesnitt utviklet for å lage avanserte visualiseringer raskt.

Avansert visualisering

For mer detaljerte visualiseringer tilbyr Plotlys graph_objects-modul omfattende tilpasning av figurer, inkludert 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='Eksempel på spredningsdiagram')
fig.show()

Bruksområder

1. Data Science og analyse: Plotly brukes mye innen data science for å visualisere analyseresultater, bygge dashbord og presentere funn på en forståelig måte.
2. Maskinlæring: Det brukes til å visualisere modellens ytelsesmetrikker, viktigheten av variabler og datadistribusjoner.
3. Finansiell analyse: Plotly støtter finansielle diagrammer som candlestick og OHLC, som er avgjørende for aksjeanalyse.
4. Vitenskapelig forskning: Forskere bruker Plotly til å lage detaljerte og interaktive vitenskapelige diagrammer for utforskning og presentasjon av data.
5. Forretningsanalyse: Plotlys interaktive dashbord gir forretningsbrukere innsikt i nøkkelindikatorer.

Sammenligning med andre biblioteker

Matplotlib vs. Plotly

• Interaktivitet: Mens Matplotlib er kjent for statiske plott, utmerker Plotly seg i å tilby interaktive visualiseringer.
• Brukervennlighet: Plotly anses som enklere for å lage komplekse visualiseringer med minimalt med kode.
• Diagramvariasjon: Matplotlib støtter et bredere spekter av diagramtyper, men Plotly tilbyr et unikt sett med interaktive diagrammer.

Plotly vs. Bokeh

• Interaktivitet: Begge bibliotekene tilbyr interaktivitet, men Plotly foretrekkes ofte for brukervennlighet og integrasjonsmuligheter.
• Dashbord: Plotlys Dash-rammeverk er et robust verktøy for å lage interaktive nettapplikasjoner, mens Bokeh tilbyr sin egen server for dashbord.

Dash: Plotlys rammeverk for nettapplikasjoner

Dash er Plotlys åpen kildekode Python-rammeverk utviklet for å bygge analytiske nettapplikasjoner. Det integreres sømløst med Plotly.py og lar deg inkorporere komplekse UI-elementer som grafer, nedtrekksmenyer og skyvebrytere direkte med Python-analysekode. Dash Enterprise er en premiumversjon som tilbyr skalerbar hosting og distribusjonsfunksjoner.

Kom i gang med Dash

For å lage en enkel Dash-applikasjon, kan Dash installeres med pip:

pip install dash

Her er et enkelt 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 applikasjonen vil vise den tidligere opprettede Plotly-figuren i en nettleser.

Konklusjon

Plotly er et kraftig verktøy for alle som ønsker å lage interaktive datavisualiseringer. Dets flerspråklige støtte, omfattende diagrammuligheter og sømløs integrasjon med nettapplikasjoner via Dash gjør det til et essensielt bibliotek for dataforskere, analytikere og utviklere. Enten du driver med vitenskapelig forskning, finansiell analyse eller forretningsanalyse, gir Plotly deg verktøyene du trenger for å gjøre komplekse data om til engasjerende visuelle historier.