O que é Plotly?

Plotly é uma avançada biblioteca de gráficos open-source que permite aos usuários criar gráficos interativos e de qualidade para publicação online. É uma ferramenta de destaque no campo da visualização de dados e storytelling, oferecendo uma plataforma acessível para criar visualizações complexas com facilidade. O Plotly é compatível com várias linguagens de programação, incluindo Python, R e JavaScript, tornando-se uma escolha versátil para uma ampla gama de usuários. A biblioteca foi desenvolvida pela Plotly Inc., uma empresa canadense de computação com sede em Montreal, Quebec.

Visão Geral

O Plotly é reconhecido por sua ampla capacidade de produzir uma grande variedade de gráficos, desde gráficos de linhas, barras, dispersão, até gráficos 3D complexos. Construído sobre a biblioteca JavaScript Plotly.js, o Plotly para Python (conhecido como Plotly.py) facilita a criação de visualizações interativas baseadas na web. Essas visualizações podem ser exibidas em notebooks Jupyter, salvas como arquivos HTML independentes ou integradas a aplicativos web usando o Dash, o framework de aplicações web do Plotly.

Principais Recursos

1. Interatividade: O Plotly oferece recursos interativos robustos como ferramentas de hover, zoom e pan, que aumentam significativamente o engajamento do usuário ao permitir interação direta com os pontos de dados.
2. Ampla Variedade de Tipos de Gráficos: Com suporte a mais de 40 tipos exclusivos de gráficos, o Plotly atende a visualizações estatísticas, financeiras, geográficas, científicas e tridimensionais.
3. Integração com Aplicativos Web: Os gráficos do Plotly podem ser incorporados facilmente em sites e aplicativos web, tornando-o uma excelente escolha para storytelling online de dados.
4. Open-Source: Disponível gratuitamente sob a licença MIT, o Plotly permite que os usuários utilizem seus recursos sem qualquer compromisso financeiro.
5. Suporte Multiplataforma: Compatível com diversos sistemas operacionais e pode ser integrado a diferentes ambientes de programação.

Instalação

O Plotly pode ser instalado usando o gerenciador de pacotes do Python, o pip, com o comando:

pip install plotly

Alternativamente, pode ser instalado utilizando o conda:

conda install -c plotly plotly

Para uso no JupyterLab, pacotes adicionais como jupyterlab e ipywidgets podem ser necessários para garantir a funcionalidade completa.

Exemplos de Uso

Gráfico Básico

Para criar um gráfico de barras simples em Python usando o Plotly, o seguinte código pode ser utilizado:

import plotly.express as px

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

Este trecho de código utiliza o Plotly Express, uma interface de alto nível projetada para criar visualizações ricas rapidamente.

Visualização Avançada

Para visualizações mais detalhadas, o módulo graph_objects do Plotly oferece ampla personalização das figuras, incluindo ajustes de 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='Exemplo de Gráfico de Dispersão')
fig.show()

Casos de Uso

1. Ciência de Dados e Análises: O Plotly é amplamente utilizado em ciência de dados para visualizar resultados de análises, construir painéis e apresentar descobertas de forma compreensível.
2. Aprendizado de Máquina: É usado para visualizar métricas de desempenho de modelos, importância de variáveis e distribuições de dados.
3. Análise Financeira: O Plotly suporta gráficos financeiros como candlestick e OHLC, essenciais para análise de mercado de ações.
4. Pesquisa Científica: Pesquisadores utilizam o Plotly para criar gráficos científicos detalhados e interativos para exploração e apresentação de dados.
5. Inteligência de Negócios: Os painéis interativos do Plotly fornecem aos usuários de negócios insights sobre métricas de desempenho chave.

Comparação com Outras Bibliotecas

Matplotlib vs. Plotly

• Interatividade: Enquanto o Matplotlib é conhecido por seus gráficos estáticos, o Plotly se destaca ao fornecer visualizações interativas.
• Facilidade de Uso: O Plotly é considerado mais fácil para criar visualizações complexas com pouco código.
• Variedade de Gráficos: O Matplotlib suporta uma gama mais ampla de tipos de gráficos, mas o Plotly oferece um conjunto único de gráficos interativos.

Plotly vs. Bokeh

• Interatividade: Ambas as bibliotecas oferecem interatividade, mas o Plotly costuma ser preferido por sua facilidade de uso e capacidades de integração.
• Painéis: O framework Dash do Plotly é uma ferramenta robusta para construir aplicações web interativas, enquanto o Bokeh oferece seu próprio servidor para criação de painéis.

Dash: O Framework de Aplicações Web do Plotly

Dash é o framework open-source em Python do Plotly, projetado para construir aplicações web analíticas. Ele se integra perfeitamente ao Plotly.py e permite a incorporação de elementos complexos de interface, como gráficos, menus suspensos e sliders diretamente com código analítico em Python. O Dash Enterprise é uma versão premium que oferece recursos de hospedagem e implantação escaláveis.

Primeiros Passos com Dash

Para criar uma aplicação básica com Dash, pode-se instalar o Dash usando pip:

pip install dash

Aqui está um exemplo simples de aplicativo 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 aplicação irá renderizar a figura Plotly criada anteriormente em um navegador web.

Conclusão

O Plotly é uma ferramenta poderosa para quem deseja criar visualizações de dados interativas. Seu suporte a múltiplas linguagens, amplas capacidades de gráficos e integração perfeita com aplicativos web via Dash fazem dele uma biblioteca essencial para cientistas de dados, analistas e desenvolvedores. Seja em pesquisa científica, análise financeira ou inteligência de negócios, o Plotly oferece as ferramentas necessárias para transformar dados complexos em histórias visuais envolventes.