1. Exportation de graphiques interactifs depuis Plotly
Félicitations à tous les amateurs de visualisation et artistes des graphiques pour avoir atteint notre dernière conférence sur la visualisation des données. Aujourd'hui, nous allons terminer notre voyage en apprenant à exporter correctement ces beaux graphiques et à les intégrer dans des documents. Si vous vous demandiez comment impressionner votre chef non seulement avec une analyse rigoureuse, mais aussi en montrant que vos graphiques peuvent être insérés non seulement dans PowerPoint, mais aussi dans une page HTML, c'est votre jour de chance !
Formats principaux d'exportation dans Plotly
Plotly prend en charge plusieurs formats d'exportation :
- HTML — pour créer des graphiques interactifs que vous pouvez ouvrir dans un navigateur.
- PNG, JPG, PDF, SVG — pour créer des images statiques de haute qualité.
- JSON — pour sauvegarder des graphiques sous forme de structures JSON, utile pour le transfert de données entre systèmes.
Méthodes d'exportation
Commencez avec notre star — Plotly. Cette bibliothèque est célèbre pour son interactivité et ses graphiques dynamiques. Mais comment les partager sans transporter son ordinateur avec Python installé sous le bras ?
Plotly permet d'exporter des graphiques en HTML. Cela signifie que vous pouvez simplement envoyer un fichier HTML, et vos collègues ou clients pourront interagir avec le graphique directement depuis leur navigateur. L'exportation se fait avec la méthode plotly.io.write_html. Par exemple :
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
# Création d'un graphique interactif simple
df = px.data.iris() # Dataset irises
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
# Exportation du graphique en HTML
pio.write_html(fig, file='grafik.html', auto_open=True)
Le paramètre auto_open=True ouvre le fichier dans le navigateur juste après l'enregistrement - très pratique si vous êtes impatient de montrer votre travail à vos collègues ou si vous voulez vérifier que tout s'est bien enregistré.
Exportation vers d'autres formats
Plotly permet également l'exportation en images comme PNG, JPEG et SVG. Pour ce faire, on utilise la méthode plotly.io.write_image. Ici, une bibliothèque supplémentaire kaleido est nécessaire pour le rendu en formats d'image :
pip install -U kaleidoEnsuite, exportons le graphique :
# Exportation du graphique en PNG
pio.write_image(fig, file='grafik.png')
# Exportation du graphique en JPG
pio.write_image(fig, file='grafik.jpg', width=800, height=400, scale=2)
2. Inclusion des graphiques dans les rapports
Les graphiques exportés peuvent devenir une partie essentielle de vos rapports analytiques. Par exemple, un graphique HTML exporté peut être facilement inséré dans un rapport que vous prévoyez de présenter lors d'un webinaire ou de télécharger sur un portail d'entreprise.
Insertion de graphiques dans des documents Word et PDF
Pour intégrer des graphiques dans des documents Microsoft Word ou PDF, il suffit de sauvegarder le graphique en format PNG ou JPG, puis de l'insérer comme image. Le fichier peut simplement être glissé dans le document ou inséré via des fonctions intégrées des éditeurs Word et PDF.
fig.write_image("sales_chart.pdf")
PDF est pratique pour imprimer et distribuer des graphiques de haute qualité. Lors de l'exportation de graphiques Plotly en PDF avec kaleido, il suffit de spécifier le format du fichier.
Inclusion de graphiques interactifs dans des documents web
Les graphiques interactifs Plotly au format HTML peuvent être intégrés dans des pages web. Cela est particulièrement utile pour les rapports en ligne et la documentation web. Pour insérer un graphique, vous pouvez soit utiliser un lien vers le fichier HTML, soit intégrer le code HTML directement sur la page web.
Pour inclure des graphiques interactifs, vous pouvez utiliser un iframe dans une page HTML :
<iframe src="grafik.html" width="800" height="600"></iframe>
Ainsi, le graphique sera intégré à votre page et accessible à l'interaction.
Exportation de graphiques en JSON
Le format JSON est adapté pour stocker des graphiques sous forme de données pouvant être transférées entre systèmes ou stockées pour modification ultérieure. Le fichier JSON peut ensuite être importé de nouveau dans Plotly et affiché.
# Sauvegarde du graphique en JSON
fig.write_json("sales_chart.json")
Choix des formats et paramètres pour différents types de rapports
- Pour l'impression et les publications: Utilisez le format PNG ou PDF avec une haute résolution (
dpi=300) pour maintenir les images nettes et de qualité. - Pour les documents web et les présentations: Les formats PNG et SVG conviennent parfaitement aux documents web. SVG est idéal pour une graphie évolutive qui conserve sa qualité lors de l'agrandissement.
- Pour les rapports interactifs: Sauvegardez les graphiques interactifs Plotly au format HTML et intégrez-les dans des pages web ou des documents en ligne.
3. Exemple
Maintenant, pour consolider vos connaissances, créons un graphique interactif, exportons-le et intégrons-le dans un simple document HTML.
Création du graphique :
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)
Création d'un document HTML avec le graphique :
Sauvegardez le code suivant sous index.html :
<!DOCTYPE html>
<html lang="fr">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Rapport sur les pourboires</title>
</head>
<body>
<h1>Analyse des pourboires par jour de la semaine</h1>
<p>Ci-dessous se trouve un graphique interactif montrant les pourboires totaux en fonction du jour de la semaine et du genre.</p>
<iframe src="tips_graph.html" width="900" height="500" frameBorder="0"></iframe>
</body>
</html>
Visualisation du document :
Ouvrez index.html dans un navigateur et profitez du résultat ! Vous venez de créer un rapport que vous pouvez envoyer à vos collègues ou publier sur internet.
Les graphiques interactifs ne sont pas seulement beaux mais aussi utiles pour une analyse approfondie des données et la présentation des résultats. Avec leur aide, vos rapports seront nettement plus impressionnants et multifonctionnels.
En conclusion de notre exploration de Plotly et Matplotlib, souvenez-vous que la bonne présentation des informations est presque un art. Utilisez vos nouvelles compétences pour rendre vos données impressionnantes et enrichissantes. Bonne chance pour la création de vos propres chefs-d'œuvre de visualisation !
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