Plotly

Plotly is een open-source bibliotheek voor het maken van interactieve, hoogwaardige grafieken in Python, R en JavaScript, ideaal voor datavisualisatie in wetenschap, bedrijfsleven en analytics.

Wat is Plotly?

Plotly is een geavanceerde open-source grafiekbibliotheek waarmee gebruikers interactieve, publicatieklare grafieken online kunnen maken. Het is een toonaangevend hulpmiddel op het gebied van datavisualisatie en storytelling, en biedt een toegankelijk platform om complexe visualisaties eenvoudig te creëren. Plotly is compatibel met meerdere programmeertalen, waaronder Python, R en JavaScript, waardoor het een veelzijdige keuze is voor verschillende gebruikersgroepen. De bibliotheek is ontwikkeld door Plotly Inc., een Canadees technologiebedrijf gevestigd in Montreal, Quebec.

Overzicht

Plotly wordt geroemd om zijn uitgebreide mogelijkheden om een breed scala aan grafieken te produceren, variërend van lijngrafieken, staafdiagrammen, spreidingsdiagrammen tot complexe 3D-grafieken. Gebouwd op de Plotly.js JavaScript-bibliotheek, maakt Plotly voor Python (ook wel Plotly.py genoemd) het mogelijk om interactieve webgebaseerde visualisaties te maken. Deze visualisaties kunnen worden weergegeven in Jupyter-notebooks, opgeslagen als zelfstandige HTML-bestanden of geïntegreerd in webapplicaties via Dash, het webapplicatie-framework van Plotly.

Belangrijkste kenmerken

  1. Interactiviteit: Plotly biedt krachtige interactieve functies zoals hover-tools, zoomen en pannen, die de betrokkenheid van gebruikers vergroten doordat ze direct met datapunten kunnen werken.
  2. Breed scala aan grafiektypen: Met ondersteuning voor meer dan 40 unieke grafiektypen bedient Plotly statistische, financiële, geografische, wetenschappelijke en driedimensionale visualisaties.
  3. Integratie met webapplicaties: Plotly-grafieken kunnen naadloos worden ingebed in websites en webapplicaties, waardoor het een uitstekende keuze is voor online datastorytelling.
  4. Open-source: Gratis beschikbaar onder de MIT-licentie, waardoor gebruikers zonder financiële verplichtingen gebruik kunnen maken van de mogelijkheden.
  5. Cross-platform ondersteuning: Compatibel met verschillende besturingssystemen en te integreren in diverse programmeeromgevingen.

Installatie

Plotly kan worden geïnstalleerd met de Python pakketbeheerder pip, via het commando:

pip install plotly

Het is ook mogelijk om Plotly te installeren met conda:

conda install -c plotly plotly

Voor gebruik in JupyterLab zijn mogelijk extra pakketten zoals jupyterlab en ipywidgets vereist om volledige functionaliteit te waarborgen.

Voorbeelden van gebruik

Basisgrafiek

Om een eenvoudige staafdiagram in Python te maken met Plotly, kun je de volgende code gebruiken:

import plotly.express as px

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

Deze code maakt gebruik van Plotly Express, een hoog-niveau interface ontworpen voor het snel maken van rijke visualisaties.

Geavanceerde visualisatie

Voor meer gedetailleerde visualisaties biedt de graph_objects module van Plotly uitgebreide opties voor het aanpassen van figuren, zoals indeling en ontwerp.

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6])])
fig.update_layout(title='Voorbeeld van een spreidingsdiagram')
fig.show()

Toepassingen

  1. Data science en analyse: Plotly wordt veel gebruikt in data science voor het visualiseren van analyse-resultaten, het bouwen van dashboards en het presenteren van bevindingen op een begrijpelijke manier.
  2. Machine learning: Het wordt gebruikt om modelprestaties, kenmerkbelang en dataverdelingen te visualiseren.
  3. Financiële analyse: Plotly ondersteunt financiële grafieken zoals candlestick en OHLC, die essentieel zijn voor aandelenmarktanalyses.
  4. Wetenschappelijk onderzoek: Onderzoekers gebruiken Plotly om gedetailleerde en interactieve wetenschappelijke grafieken te maken voor data-exploratie en presentatie.
  5. Business intelligence: De interactieve dashboards van Plotly geven zakelijke gebruikers inzicht in belangrijke prestatie-indicatoren.

Vergelijking met andere bibliotheken

Matplotlib versus Plotly

  • Interactiviteit: Waar Matplotlib bekend staat om zijn statische grafieken, blinkt Plotly uit in het bieden van interactieve visualisaties.
  • Gebruiksgemak: Plotly wordt als eenvoudiger beschouwd voor het maken van complexe visualisaties met minimale code.
  • Grafiekvariatie: Matplotlib ondersteunt een breder scala aan grafiektypen, maar Plotly biedt een uniek aanbod van interactieve grafieken.

Plotly versus Bokeh

  • Interactiviteit: Beide bibliotheken bieden interactiviteit, maar Plotly wordt vaak geprefereerd vanwege gebruiksvriendelijkheid en integratiemogelijkheden.
  • Dashboards: Het Dash-framework van Plotly is een krachtig hulpmiddel voor het bouwen van interactieve webapplicaties, terwijl Bokeh zijn eigen server biedt voor het creëren van dashboards.

Dash: Plotly’s Webapplicatie-Framework

Dash is het open-source Python-framework van Plotly, speciaal ontworpen voor het bouwen van analytische webapplicaties. Het integreert naadloos met Plotly.py en maakt het mogelijk om complexe UI-elementen zoals grafieken, dropdowns en sliders direct met Python-analysecode te combineren. Dash Enterprise is een premiumversie met schaalbare hosting- en implementatieopties.

Aan de slag met Dash

Om een eenvoudige Dash-applicatie te maken, kun je Dash installeren met pip:

pip install dash

Hieronder een eenvoudig voorbeeld van een 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)

Deze applicatie toont de eerder gemaakte Plotly-figuur in een webbrowser.

Conclusie

Plotly is een krachtig hulpmiddel voor iedereen die interactieve datavisualisaties wil maken. De ondersteuning voor meerdere programmeertalen, uitgebreide grafiekmogelijkheden en de naadloze integratie met webapplicaties via Dash maken het een essentiële bibliotheek voor data scientists, analisten en ontwikkelaars. Of je nu bezig bent met wetenschappelijk onderzoek, financiële analyse of business intelligence, Plotly biedt de tools om complexe data om te zetten in overtuigende visuele verhalen.

Veelgestelde vragen

Waar wordt Plotly voor gebruikt?

Plotly wordt gebruikt om interactieve, hoogwaardige grafieken en dashboards te maken voor datavisualisatie, ter ondersteuning van vakgebieden zoals data science, business intelligence, financiën en onderzoek.

Welke programmeertalen ondersteunt Plotly?

Plotly is compatibel met Python, R en JavaScript, waardoor het toegankelijk is voor een breed scala aan ontwikkelaars en analisten.

Wat zijn enkele belangrijke kenmerken van Plotly?

Belangrijke kenmerken zijn onder meer een uitgebreid aanbod aan grafiektypen, robuuste interactiviteit (zoals zoomen, pannen en hoveren), open-source licentie, cross-platform compatibiliteit en naadloze integratie met webapplicaties via Dash.

Hoe installeer ik Plotly in Python?

Je kunt Plotly installeren met pip via 'pip install plotly' of met conda via 'conda install -c plotly plotly'. Voor volledige JupyterLab-ondersteuning zijn mogelijk extra pakketten nodig.

Wat is Dash in relatie tot Plotly?

Dash is Plotly’s open-source Python-framework voor het bouwen van analytische webapplicaties en interactieve dashboards, die naadloos integreren met Plotly-visualisaties.

Begin met het maken van interactieve visualisaties met Plotly

Ontdek de kracht van Plotly om boeiende, publicatieklare grafieken en dashboards te bouwen. Probeer de tools van FlowHunt om je datavisualisatie te versnellen.

Meer informatie