Czym jest Plotly?

Plotly to zaawansowana, otwartoźródłowa biblioteka do tworzenia interaktywnych, publikacyjnej jakości wykresów online. Jest to jedno z czołowych narzędzi w dziedzinie wizualizacji danych i storytellingu, oferujące intuicyjną platformę do szybkiego budowania złożonych wizualizacji. Plotly jest kompatybilny z wieloma językami programowania, w tym Pythonem, R oraz JavaScriptem, co czyni go uniwersalnym wyborem dla szerokiego grona użytkowników. Biblioteka została stworzona przez Plotly Inc., kanadyjską firmę z siedzibą w Montrealu (Quebec).

Przegląd

Plotly znany jest ze swoich szerokich możliwości w zakresie tworzenia różnorodnych wykresów – od wykresów liniowych, słupkowych, punktowych, aż po zaawansowane wykresy 3D. Bazując na bibliotece Plotly.js (JavaScript), Plotly dla Pythona (często określany jako Plotly.py) umożliwia tworzenie interaktywnych wizualizacji webowych. Takie wykresy mogą być wyświetlane w notatnikach Jupyter, zapisywane jako samodzielne pliki HTML lub integrowane z aplikacjami webowymi przy użyciu frameworka Dash, będącego narzędziem webowym Plotly.

Kluczowe funkcje

1. Interaktywność: Plotly oferuje rozbudowane funkcje interaktywne, takie jak podpowiedzi przy najechaniu, powiększanie czy przesuwanie, co znacznie zwiększa zaangażowanie użytkownika i pozwala na bezpośrednią interakcję z danymi.
2. Szeroki wybór typów wykresów: Obsługuje ponad 40 unikalnych typów wykresów, obejmując statystyczne, finansowe, geograficzne, naukowe oraz trójwymiarowe wizualizacje.
3. Integracja z aplikacjami webowymi: Wykresy Plotly można bezproblemowo osadzać na stronach internetowych i w aplikacjach webowych, co czyni je doskonałym wyborem do internetowego storytellingu o danych.
4. Open Source: Dostępna za darmo na licencji MIT, pozwala korzystać ze wszystkich funkcji bez żadnych opłat.
5. Wsparcie różnych platform: Kompatybilna z wieloma systemami operacyjnymi i środowiskami programistycznymi.

Instalacja

Plotly można zainstalować za pomocą menadżera pakietów Pythona, pip, poleceniem:

pip install plotly

Alternatywnie można skorzystać z conda:

conda install -c plotly plotly

Aby korzystać z Plotly w JupyterLab, mogą być wymagane dodatkowe pakiety, takie jak jupyterlab oraz ipywidgets, by zapewnić pełną funkcjonalność.

Przykłady użycia

Podstawowy wykres

Aby utworzyć prosty wykres słupkowy w Pythonie z wykorzystaniem Plotly, można użyć poniższego kodu:

import plotly.express as px

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

Ten fragment kodu używa Plotly Express – wysokopoziomowego interfejsu zaprojektowanego do szybkiego tworzenia bogatych wizualizacji.

Zaawansowana wizualizacja

Dla bardziej złożonych wykresów moduł graph_objects w Plotly umożliwia szeroką personalizację wyglądu i układu wykresów.

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6])])
fig.update_layout(title='Przykład wykresu punktowego')
fig.show()

Przykłady zastosowań

1. Data Science i analiza danych: Plotly jest szeroko wykorzystywany w data science do wizualizacji wyników analiz, budowania dashboardów i prezentowania wniosków w przystępnej formie.
2. Uczenie maszynowe: Wykorzystywany do wizualizacji metryk wydajności modeli, istotności cech oraz rozkładów danych.
3. Analiza finansowa: Plotly obsługuje wykresy finansowe, takie jak świecowe (candlestick) czy OHLC, co jest niezbędne w analizie rynku akcji.
4. Badania naukowe: Naukowcy korzystają z Plotly do tworzenia szczegółowych i interaktywnych wykresów naukowych do eksploracji i prezentacji danych.
5. Business Intelligence: Interaktywne dashboardy Plotly dostarczają biznesowym użytkownikom wgląd w kluczowe wskaźniki efektywności.

Porównanie z innymi bibliotekami

Matplotlib vs. Plotly

• Interaktywność: Matplotlib znany jest z wykresów statycznych, podczas gdy Plotly wyróżnia się interaktywnością wizualizacji.
• Łatwość użycia: Plotly uchodzi za łatwiejszy do tworzenia złożonych wizualizacji przy użyciu minimalnej ilości kodu.
• Różnorodność wykresów: Matplotlib obsługuje szerszy zakres typów wykresów, jednak Plotly oferuje unikalny zestaw wykresów interaktywnych.

Plotly vs. Bokeh

• Interaktywność: Obie biblioteki oferują interaktywność, ale Plotly często jest preferowany za łatwość obsługi i możliwości integracji.
• Dashboardy: Framework Dash od Plotly to potężne narzędzie do budowy interaktywnych aplikacji webowych, podczas gdy Bokeh oferuje własny serwer do tworzenia dashboardów.

Dash: framework aplikacji webowych od Plotly

Dash to otwartoźródłowy framework Pythona stworzony przez Plotly, przeznaczony do budowy analitycznych aplikacji webowych. Integruje się bezproblemowo z Plotly.py i pozwala na dodawanie zaawansowanych elementów UI, takich jak wykresy, listy rozwijane, suwaki, bezpośrednio z kodu analitycznego w Pythonie. Dostępna jest również wersja Dash Enterprise, oferująca skalowalny hosting i zaawansowane opcje wdrożeniowe.

Pierwsze kroki z Dash

Aby utworzyć podstawową aplikację Dash, można zainstalować Dash poleceniem pip:

pip install dash

Oto przykładowa prosta aplikacja 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)

Ta aplikacja wyświetli wcześniej utworzony wykres Plotly w przeglądarce internetowej.

Podsumowanie

Plotly to potężne narzędzie dla wszystkich zainteresowanych tworzeniem interaktywnych wizualizacji danych. Wsparcie dla wielu języków, bogate możliwości wykresów oraz płynna integracja z aplikacjami webowymi poprzez Dash czynią z niego niezbędną bibliotekę dla data scientistów, analityków i deweloperów. Niezależnie czy zajmujesz się badaniami naukowymi, analizą finansową czy business intelligence, Plotly dostarcza narzędzi, by przekształcić złożone dane w atrakcyjne wizualnie, angażujące historie.