Vad är Plotly?

Plotly är ett avancerat bibliotek med öppen källkod som ger användare möjlighet att skapa interaktiva grafer av publikationkvalitet online. Det är ett framstående verktyg inom datavisualisering och storytelling, och erbjuder en tillgänglig plattform för att skapa komplexa visualiseringar med lätthet. Plotly är kompatibelt med flera programmeringsspråk, inklusive Python, R och JavaScript, vilket gör det till ett mångsidigt val för en bred användargrupp. Biblioteket utvecklades av Plotly Inc., ett kanadensiskt datorkommunikationsföretag baserat i Montreal, Quebec.

Översikt

Plotly är uppmärksammat för sin stora förmåga att producera ett brett urval av diagram, från linjediagram, stapeldiagram, punktdiagram till avancerade 3D-grafer. Byggt ovanpå JavaScript-biblioteket Plotly.js, underlättar Plotly för Python (vanligen kallat Plotly.py) skapandet av interaktiva webbaserade visualiseringar. Dessa visualiseringar kan visas i Jupyter-notebooks, sparas som fristående HTML-filer eller integreras i webbapplikationer med hjälp av Dash, Plotlys webbapplikationsramverk.

Nyckelfunktioner

1. Interaktivitet: Plotly erbjuder robusta interaktiva funktioner som hovringsverktyg, zoomning och panorering, vilket avsevärt förbättrar användarengagemanget genom att möjliggöra direkt interaktion med datapunkter.
2. Brett utbud av diagramtyper: Med stöd för över 40 unika diagramtyper tillgodoser Plotly statistiska, finansiella, geografiska, vetenskapliga och tredimensionella visualiseringar.
3. Integration med webbapplikationer: Plotly-diagram kan sömlöst bäddas in på webbplatser och i webbapplikationer, vilket gör det till ett utmärkt val för online-databerättande.
4. Öppen källkod: Tillgängligt gratis under MIT-licensen, vilket möjliggör användning utan ekonomiskt åtagande.
5. Plattformsoberoende stöd: Kompatibelt med olika operativsystem och kan integreras i olika programmeringsmiljöer.

Installation

Plotly kan installeras med Pythons paketchef, pip, med kommandot:

pip install plotly

Alternativt kan det installeras med conda:

conda install -c plotly plotly

För användning i JupyterLab kan ytterligare paket som jupyterlab och ipywidgets krävas för att säkerställa full funktionalitet.

Exempel på användning

Enkelt diagram

För att skapa ett enkelt stapeldiagram i Python med Plotly kan följande kod användas:

import plotly.express as px

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

Detta kodexempel använder Plotly Express, ett högnivågränssnitt utformat för att snabbt skapa rika visualiseringar.

Avancerad visualisering

För mer detaljerade visualiseringar erbjuder Plotlys graph_objects-modul omfattande anpassning av figurer, inklusive layout- och designjusteringar.

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()

Användningsområden

1. Data Science och analys: Plotly används flitigt inom datavetenskap för att visualisera analysresultat, bygga instrumentpaneler och presentera resultat på ett lättförståeligt sätt.
2. Maskininlärning: Används för att visualisera modellens prestandamått, feature-importance och datadistributioner.
3. Finansiell analys: Plotly stöder finansiella diagram som candlestick och OHLC, vilket är avgörande för aktiemarknadsanalys.
4. Vetenskaplig forskning: Forskare använder Plotly för att skapa detaljerade och interaktiva vetenskapliga diagram för datautforskning och presentation.
5. Business Intelligence: Plotlys interaktiva instrumentpaneler ger företagsanvändare insikter om viktiga prestationsmått.

Jämförelse med andra bibliotek

Matplotlib vs. Plotly

• Interaktivitet: Medan Matplotlib är känt för sina statiska diagram, utmärker sig Plotly i att tillhandahålla interaktiva visualiseringar.
• Användarvänlighet: Plotly anses vara enklare för att skapa komplexa visualiseringar med minimal kod.
• Diagramvariation: Matplotlib stöder ett bredare utbud av diagramtyper, men Plotly erbjuder ett unikt utbud av interaktiva diagram.

Plotly vs. Bokeh

• Interaktivitet: Båda biblioteken erbjuder interaktivitet, men Plotly föredras ofta för sin användarvänlighet och integrationsmöjligheter.
• Instrumentpaneler: Plotlys Dash-ramverk är ett robust verktyg för att bygga interaktiva webbapplikationer, medan Bokeh erbjuder sin egen server för att skapa instrumentpaneler.

Dash: Plotlys webbapplikationsramverk

Dash är Plotlys ramverk med öppen källkod för Python, utformat för att bygga analytiska webbapplikationer. Det integreras sömlöst med Plotly.py och möjliggör införande av komplexa UI-element som diagram, dropdowns och reglage direkt med Python-analyskod. Dash Enterprise är en premiumversion som erbjuder skalbar hosting och distributionsfunktioner.

Kom igång med Dash

För att skapa en enkel Dash-applikation kan Dash installeras med pip:

pip install dash

Här är ett enkelt exempel på en Dash-app:

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)

Denna applikation visar den tidigare skapade Plotly-figuren i en webbläsare.

Slutsats

Plotly är ett kraftfullt verktyg för alla som är intresserade av att skapa interaktiva datavisualiseringar. Dess stöd för flera språk, omfattande diagramfunktioner och sömlösa integration med webbapplikationer via Dash gör det till ett oumbärligt bibliotek för datavetare, analytiker och utvecklare. Oavsett om du arbetar med vetenskaplig forskning, finansiell analys eller affärsanalys ger Plotly de nödvändiga verktygen för att omvandla komplex data till engagerande visuella berättelser.