1. Export von interaktiven Diagrammen aus Plotly
Glückwunsch an alle Fans der Datenvisualisierung und Diagramm-Künstler, dass ihr es bis zu unserer letzten Vorlesung über Datenvisualisierung geschafft habt. Heute werden wir unsere Reise durch die Erstellung schöner und informativer Diagramme abschließen und lernen, wie man sie korrekt exportiert und in Dokumente integriert. Wenn ihr euch bisher gefragt habt, wie ihr euren Chef nicht nur mit präziser Analyse, sondern auch mit der Möglichkeit beeindruckt, dass eure Diagramme sowohl in PowerPoint als auch in HTML-Seiten eingefügt werden können, dann ist heute euer Glückstag!
Hauptformate des Exports in Plotly
Plotly unterstützt mehrere Exportformate:
- HTML — Zum Erstellen interaktiver Diagramme, die im Browser geöffnet werden können.
- PNG, JPG, PDF, SVG — Zum Erstellen von statischen Bildern in hoher Qualität.
- JSON — Zum Speichern von Diagrammen in Form von JSON-Strukturen, was nützlich für die Datenübertragung zwischen Systemen ist.
Exportmethoden
Beginnen wir mit unserem Star — Plotly. Diese Bibliothek ist bekannt für ihre Interaktivität und die Möglichkeit, dynamische Diagramme zu erstellen. Aber wie teilt man sie mit der Welt, ohne jedem ein Notebook mit installiertem Python mitzugeben?
Plotly ermöglicht den Export von Diagrammen in HTML. Das bedeutet, dass ihr eine HTML-Datei einfach versenden könnt und eure Kollegen oder Kunden direkt im Browser interaktiv mit dem Diagramm arbeiten können. Der Export erfolgt über die Methode plotly.io.write_html. Zum Beispiel:
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
# Einfaches interaktives Diagramm erstellen
df = px.data.iris() # Dataset "Iris"
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
# Export des Diagramms als HTML
pio.write_html(fig, file='grafik.html', auto_open=True)
Das Parameter auto_open=True öffnet die Datei direkt im Browser nach dem Speichern — sehr praktisch, wenn ihr eure Arbeit sofort euren Kollegen zeigen wollt oder sicherstellen möchtet, dass alles korrekt gespeichert wurde.
Export in andere Formate
Plotly unterstützt auch den Export in Bildformate wie PNG, JPEG und SVG. Dafür wird die Methode plotly.io.write_image genutzt. Hierfür benötigen wir die zusätzliche Bibliothek kaleido, die das Rendering in Bildformaten ermöglicht:
pip install -U kaleidoNun exportieren wir ein Diagramm:
# Export des Diagramms in PNG
pio.write_image(fig, file='grafik.png')
# Export des Diagramms in JPG
pio.write_image(fig, file='grafik.jpg', width=800, height=400, scale=2)
2. Einbindung von Diagrammen in Berichte
Exportierte Diagramme können ein integraler Bestandteil eurer analytischen Berichte werden. Zum Beispiel kann ein exportiertes HTML-Diagramm leicht in einen Bericht eingebunden werden, den ihr in einem Webinar präsentieren oder auf einem Firmenportal hochladen möchtet.
Einfügen von Diagrammen in Word- und PDF-Dokumente
Um Diagramme in Microsoft Word oder PDF-Dokumente zu integrieren, speichert das Diagramm einfach im PNG- oder JPG-Format und fügt es dann als Bild ein. Die Datei kann einfach per Drag & Drop in das Dokument gezogen oder die integrierten Funktionen von Word- und PDF-Editoren können verwendet werden, um Bilder einzufügen.
fig.write_image("sales_chart.pdf")
PDF eignet sich hervorragend zum Drucken und Verteilen von Diagrammen in hoher Qualität. Beim Export von Plotly-Diagrammen ins PDF-Format mit kaleido muss einfach das Dateiformat angegeben werden.
Einfügen von interaktiven Diagrammen in Web-Dokumente
Interaktive Plotly-Diagramme im HTML-Format können in Webseiten eingebunden werden. Das ist besonders nützlich für Online-Berichte und Web-Dokumentationen. Um ein Diagramm einzubetten, könnt ihr entweder einen Link zur HTML-Datei verwenden oder den HTML-Code direkt in die Webseite einfügen.
Für die Einbindung interaktiver Diagramme könnt ihr ein iframe auf der HTML-Seite verwenden:
<iframe src="grafik.html" width="800" height="600"></iframe>
So wird das Diagramm in eure Seite eingebettet und ist interaktiv nutzbar.
Export des Diagramms als JSON
Das JSON-Format eignet sich für die Speicherung von Diagrammen als Daten, die zwischen Systemen übertragen oder zur späteren Bearbeitung gespeichert werden können. Die JSON-Datei kann dann zurück in Plotly importiert und angezeigt werden.
# Speichern des Diagramms als JSON
fig.write_json("sales_chart.json")
Auswahl von Formaten und Parametern für verschiedene Berichtstypen
- Für Druck und Veröffentlichungen: Verwendet das Format PNG oder PDF mit hoher Auflösung (
dpi=300), damit die Bilder scharf und hochwertig bleiben. - Für Web-Dokumente und Präsentationen: Die Formate PNG und SVG eignen sich hervorragend für Web-Dokumente. SVG ist ideal für skalierbare Grafiken und verliert beim Vergrößern nicht an Qualität.
- Für interaktive Berichte: Speichert interaktive Plotly-Diagramme im HTML-Format und bettet sie in Webseiten oder Online-Dokumente ein.
3. Beispiel
Um das Wissen zu festigen, erstellen wir jetzt ein interaktives Diagramm, exportieren es und integrieren es in ein einfaches HTML-Dokument.
Erstellen eines Diagramms:
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
df = px.data.tips()
fig = px.bar(df, x='day', y='total_bill', color='sex', barmode='group')
pio.write_html(fig, file='tips_graph.html', auto_open=True)
Erstellen eines HTML-Dokuments mit Diagramm:
Speichert den folgenden Code als index.html:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Trinkgeld-Bericht</title>
</head>
<body>
<h1>Analyse der Trinkgelder nach Wochentagen</h1>
<p>Unten ist ein interaktives Diagramm dargestellt, das die Summe der Trinkgelder in Abhängigkeit vom Wochentag und Geschlecht zeigt.</p>
<iframe src="tips_graph.html" width="900" height="500" frameBorder="0"></iframe>
</body>
</html>
Ansehen des Dokuments:
Öffnet die index.html im Browser und genießt das Ergebnis! Ihr habt gerade einen Bericht erstellt, den ihr euren Kollegen senden oder im Internet veröffentlichen könnt.
Interaktive Diagramme sind nicht nur schön, sondern auch nützlich für die tiefere Analyse von Daten und die Präsentation von Ergebnissen. Damit werden eure Berichte um einiges beeindruckender und vielseitiger.
Zum Abschluss unseres Studiums von Plotly und Matplotlib möchte ich betonen, dass die richtige Präsentation von Informationen fast schon Kunst ist. Nutzt das erworbene Wissen, um sicherzustellen, dass eure Daten großartig aussehen und maximal nützlich sind. Viel Erfolg beim Erstellen eurer eigenen Meisterwerke der Visualisierung!
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