Ce este Plotly?

Plotly este o bibliotecă avansată open-source pentru grafice, care permite utilizatorilor să creeze grafice interactive, de calitate pentru publicare, online. Este un instrument de referință în domeniul vizualizării datelor și al storytelling-ului vizual, oferind o platformă accesibilă pentru realizarea cu ușurință a unor vizualizări complexe. Plotly este compatibil cu mai multe limbaje de programare, inclusiv Python, R și JavaScript, fiind astfel o alegere versatilă pentru o gamă largă de utilizatori. Biblioteca a fost dezvoltată de Plotly Inc., o companie canadiană de tehnologie cu sediul în Montreal, Quebec.

Prezentare generală

Plotly este apreciat pentru capacitatea sa extinsă de a produce o mare varietate de grafice, de la grafice liniare, grafice tip bară, grafice de dispersie, până la grafice 3D complexe. Construit peste biblioteca JavaScript Plotly.js, Plotly pentru Python (cunoscut și ca Plotly.py) facilitează crearea de vizualizări web interactive. Aceste vizualizări pot fi afișate în notebook-uri Jupyter, salvate ca fișiere HTML independente sau integrate în aplicații web folosind Dash, framework-ul de aplicații web al Plotly.

Caracteristici cheie

1. Interactivitate: Plotly oferă funcționalități interactive robuste precum instrumente hover, zoom și pan, care îmbunătățesc semnificativ implicarea utilizatorului, permițând interacțiunea directă cu punctele de date.
2. Gama largă de tipuri de grafice: Cu suport pentru peste 40 de tipuri de grafice unice, Plotly acoperă vizualizări statistice, financiare, geografice, științifice și 3D.
3. Integrare cu aplicații web: Graficele Plotly pot fi integrate fără probleme în site-uri și aplicații web, fiind o alegere excelentă pentru storytelling-ul vizual online.
4. Open-Source: Disponibil gratuit sub licența MIT, Plotly permite utilizarea funcționalităților sale fără costuri financiare.
5. Suport cross-platform: Compatibil cu diverse sisteme de operare și poate fi integrat în medii de programare diferite.

Instalare

Plotly poate fi instalat folosind managerul de pachete Python, pip, cu comanda:

pip install plotly

Alternativ, poate fi instalat folosind conda:

conda install -c plotly plotly

Pentru utilizarea în JupyterLab, pot fi necesare pachete suplimentare precum jupyterlab și ipywidgets pentru funcționalitate completă.

Exemple de utilizare

Grafic de bază

Pentru a crea un grafic tip bară simplu în Python folosind Plotly, poate fi folosit următorul cod:

import plotly.express as px

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

Acest fragment de cod folosește Plotly Express, o interfață de nivel înalt concepută pentru a crea rapid vizualizări bogate.

Vizualizare avansată

Pentru vizualizări mai detaliate, modulul graph_objects al Plotly oferă personalizare extinsă a figurilor, inclusiv ajustări de layout și 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='Scatter Plot Example')
fig.show()

Cazuri de utilizare

1. Știința datelor și analiză: Plotly este folosit pe scară largă în știința datelor pentru vizualizarea rezultatelor analizelor, crearea de dashboard-uri și prezentarea concluziilor într-un mod comprehensibil.
2. Machine Learning: Este utilizat pentru a vizualiza metrici de performanță ale modelelor, importanța caracteristicilor și distribuții de date.
3. Analiză financiară: Plotly suportă grafice financiare precum candlestick și OHLC, esențiale pentru analiza pieței de capital.
4. Cercetare științifică: Cercetătorii folosesc Plotly pentru a crea grafice științifice detaliate și interactive pentru explorarea și prezentarea datelor.
5. Business Intelligence: Dashboard-urile interactive Plotly oferă utilizatorilor de business perspective asupra indicatorilor cheie de performanță.

Comparație cu alte biblioteci

Matplotlib vs. Plotly

• Interactivitate: În timp ce Matplotlib este cunoscut pentru graficele sale statice, Plotly excelează în furnizarea de vizualizări interactive.
• Ușurință în utilizare: Plotly este considerat mai ușor pentru crearea de vizualizări complexe cu cod minim.
• Varietate de grafice: Matplotlib suportă o gamă mai largă de tipuri de grafice, însă Plotly oferă un set unic de grafice interactive.

Plotly vs. Bokeh

• Interactivitate: Ambele biblioteci oferă interactivitate, dar Plotly este adesea preferat pentru ușurința în utilizare și capabilitățile de integrare.
• Dashboard-uri: Framework-ul Dash al Plotly este un instrument robust pentru construirea de aplicații web interactive, în timp ce Bokeh oferă propriul server pentru crearea de dashboard-uri.

Dash: Framework-ul de aplicații web al Plotly

Dash este framework-ul open-source Python al Plotly, conceput pentru a construi aplicații web analitice. Se integrează perfect cu Plotly.py și permite încorporarea de elemente UI complexe precum grafice, meniuri drop-down și slidere direct cu cod analitic Python. Dash Enterprise este o versiune premium care oferă găzduire scalabilă și funcții de implementare.

Primii pași cu Dash

Pentru a crea o aplicație Dash de bază, Dash poate fi instalat folosind pip:

pip install dash

Iată un exemplu simplu de aplicație 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)

Această aplicație va afișa în browser figura Plotly creată anterior.

Concluzie

Plotly este un instrument puternic pentru oricine dorește să creeze vizualizări interactive de date. Suportul cross-language, capabilitățile extinse de creare de grafice și integrarea facilă cu aplicații web prin Dash îl fac o bibliotecă esențială pentru data scientists, analiști și dezvoltatori. Indiferent dacă este vorba de cercetare științifică, analiză financiară sau business intelligence, Plotly oferă instrumentele necesare pentru a transforma date complexe în povești vizuale convingătoare.