1. Découverte de Plotly
Introduction à la visualisation interactive
Bienvenue du côté obscur de la force ! Aujourd'hui, nous allons booster nos compétences en visualisation de données avec une touche d'interactivité grâce à la bibliothèque Plotly.
Imagine une fête où tes graphiques statiques sont comme des invités avec qui tu as déjà tout discuté. Ils sont utiles, mais tu as envie de conversations plus animées. C'est là que Plotly entre en scène, donnant vie à tes graphiques, les rendant interactifs et même amusants. Avec Plotly, tu peux zoomer, faire des panoramiques et interagir avec les données, rendant l'analyse plus approfondie et visuelle.
C'est quoi Plotly et pourquoi en as-tu besoin
Plotly est une bibliothèque multifonctionnelle pour créer des graphiques avec un niveau élevé d'interactivité. C'est parfait pour rendre tes graphiques plus intuitifs et explorables. Plotly est utilisé dans divers domaines : des affaires à la recherche scientifique, en offrant des outils puissants pour la visualisation des données directement dans un navigateur web.
Par exemple, c'est utile lorsque tu veux présenter des données à des décideurs pour lesquels les détails comptent, ou bien quand tu souhaites construire un tableau de bord analytique interactif. En marketing, les graphiques interactifs rendent l'analyse de la clientèle plus facile et en science, ils permettent d'explorer des données expérimentales plus efficacement.
Comparaison entre Matplotlib et Plotly
Voyons maintenant ce qui différencie Plotly de Matplotlib. Matplotlib est un bon outil pour créer des graphiques statiques et imprimables, idéal quand tu as besoin de visualisations rigoureuses et contrôlées. Cependant, à l'ère où l'interactivité est de plus en plus importante, Plotly prend la tête. Contrairement à Matplotlib, Plotly permet de créer facilement des graphiques interactifs que tu peux intégrer directement dans des pages web.
C'est un peu comme comparer un album d'art classique à un livre enchanté. Dans l'album, tu peux admirer les pages, mais dans le livre enchanté, les pages te racontent des histoires et prennent vie sous tes yeux. (Cette conférence a été écrite avant l'invention du cinéma :)
Installation et configuration de Plotly
Passons à l'action et configurons notre environnement pour travailler avec Plotly.
Installer Plotly: Comme beaucoup de choses géniales en Python, tu peux installer Plotly avec pip. Ouvre ta ligne de commande ou terminal et exécute la commande suivante :
pip install plotly
Importer les bibliothèques: Une fois installé, pour commencer, importe les bibliothèques nécessaires :
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
Où plotly.express est une API plus simple pour créer rapidement des graphiques, et
plotly.graph_objects est une approche plus flexible pour des visualisations complexes.
2. Ton premier graphique interactif
Créer ton premier graphique interactif
Maintenant que nous avons tout ce qu'il faut, créons notre premier graphique interactif. Commençons par un exemple simple : un graphique linéaire.
import plotly.express as px
import pandas as pd
# Exemple de données
data = pd.DataFrame({
"Date": pd.date_range(start="2023-01-01", periods=7),
"Ventes": [150, 230, 270, 300, 190, 210, 280]
})
# Création du graphique interactif
fig = px.line(data, x="Date", y="Ventes", title="Ventes sur une semaine")
fig.show()
Ce code crée un graphique linéaire que tu peux explorer, zoomer et déplacer. Grâce à l'interactivité, tu peux focaliser ton attention sur les zones de données qui t'intéressent le plus.
Configurer l'interactivité
Plotly permet facilement d'ajouter des éléments interactifs. Par exemple, tu peux activer le surlignage, le zoom et le panoramique :
fig.update_layout(
xaxis=dict(rangeslider=dict(visible=True)),
title=dict(x=0.5) # Centrer le titre
)
fig.show()
Ici, nous avons activé un curseur de plage (rangeslider) et centré le titre. Cela rend ton graphique plus flexible et pratique pour les utilisateurs.
3. Créer différents types de graphiques interactifs
Plotly prend en charge une large gamme de graphiques interactifs. Voici quelques exemples :
Diagramme de dispersion
Les diagrammes de dispersion sont utiles pour analyser la corrélation entre deux variables.
import plotly.express as px
# Données pour le graphique
data = {
"Temps": [1, 2, 3, 4, 5, 6],
"Température": [30, 32, 34, 33, 31, 29]
}
fig = px.scatter(data, x="Temps", y="Température", title="Température au fil du temps")
fig.show()
Histogramme
Les histogrammes sont utiles pour analyser la distribution des données et identifier les anomalies.
import plotly.express as px
# Données pour le graphique
data = {
"Notes": [3, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 9, 10]
}
fig = px.histogram(data, x="Notes", title="Répartition des notes")
fig.show()
Graphique circulaire
Les graphiques circulaires sont parfaits pour afficher les proportions des catégories.
import plotly.express as px
# Données pour le graphique
data = {
"Catégorie": ["A", "B", "C", "D"],
"Part": [20, 30, 25, 25]
}
fig = px.pie(data, names="Catégorie", values="Part", title="Proportion des catégories")
fig.show()
Applications dans des projets réels
Plotly a des applications dans divers domaines. Voici quelques exemples.
- Analyse commerciale: Les interfaces Plotly sont souvent utilisées pour créer des tableaux de bord interactifs où les utilisateurs peuvent explorer les données en modifiant les filtres et paramètres d'analyse en temps réel.
- Recherche scientifique: Les chercheurs utilisent Plotly pour visualiser des ensembles de données complexes, rendant les schémas et anomalies plus faciles à identifier.
Tu peux aussi intégrer les graphiques Plotly dans un Jupyter Notebook, des applications web, voire des tests A/B, rendant tes analyses plus accessibles et visuelles.
Si tu veux approfondir, consulte la documentation officielle de Plotly, où tu trouveras plein d'exemples et d'idées. Allez, c'est parti pour créer des chefs-d'œuvre interactifs ! 🚀
GO TO FULL VERSION