En la actualidad, la visualización de datos, también conocida como DataViz, se ha convertido en un recurso clave en todas las industrias para analizar y comunicar datos complejos de forma clara y convincente. DataViz se utiliza con frecuencia en los negocios, finanzas, marketing y otros campos para compartir datos, comprender patrones y crear reportes, entre otras aplicaciones. Ya sea sencillos o complejos, una correcta visualización ayuda a la comunicación interna entre el personal técnico y no técnico de un mismo equipo. Con gráficos detallados, como los que se pueden crear con herramientas como Plotly, los ejecutivos pueden analizar, presentar y tomar decisiones para impulsar el crecimiento de la empresa.
Por estas y otras razones, hemos percibido que DataViz se ha convertido en un requisito imprescindible. Según un artículo publicado en Harvard Business Review, “en el pasado, la capacidad de crear visualizaciones de datos inteligentes era una habilidad valiosa pero opcional, reservada principalmente para gerentes especializados en el área de datos y diseño. Sin embargo, esto ha cambiado. En la actualidad, todos los gerentes deben poseer habilidades de comunicación visual, ya que es la única manera de dar sentido a su trabajo.”
Con una amplia gama de softwares disponibles, las herramientas de código abierto como Matplotlib, Seaborn y Plotly han ganado importancia en los últimos años. En una publicación anterior, discutimos las principales características de Matplotlib, y ahora es el turno de Plotly.
Pero, ¿por qué Plotly?
Plotly es una herramienta de código abierto de Python que brinda una forma de programación intuitiva y fácil de usar para la transformación de datos en gráficos personalizados, interactivos y de alta calidad. Esta biblioteca es capaz de trabajar con una amplia variedad de tipos de datos, como matrices, DataFrames de Pandas, diccionarios de Python y más, lo que la convierte en una herramienta versátil para la visualización y el análisis de datos.
Uno de los principales beneficios de Plotly es su submódulo “plotly.express”, el cual ahorra tiempo y esfuerzo en comparación con otras bibliotecas de Python. Para crear gráficos de forma rápida, los usuarios no necesitan preocuparse por escribir códigos complejos o ajustar manualmente la apariencia y el estilo de sus figuras. De hecho, los usuarios pueden cargar sus datos y elegir un tipo de visualización que mejor se adapte a sus necesidades. Plotly Express genera automáticamente la figura, incluyendo el nombre de los ejes, el título y otros detalles cuando son informados.
Además, las figuras creadas con Plotly pueden personalizarse y diseñarse para cumplir con requisitos estéticos específicos. Por ejemplo, los usuarios pueden modificar los colores, el tipo de fuente y otros atributos de sus figuras, así como ajustar su tamaño y exportarlas a un archivo en formatos como PNG, JPEG, SVG o PDF. Esta biblioteca también admite funciones interactivas, como texto flotante y zoom, que se pueden usar para explorar y analizar los datos con mayor detalle.
Plotly ofrece varios tipos de gráficos, como gráficos de líneas, de dispersión, de barras, circulares e histogramas. En la siguiente sección se presentarán más detalles sobre las razones que hacen de Plotly una herramienta poderosa para la creación de figuras.
Principales características
Codigo minimalista
Al igual que con otras herramientas gráficas de Python, los usuarios no tienen que pasar mucho tiempo escribiendo largos fragmentos de código para importar y exhibir datos. Cuando se necesita ser pragmático, el usuario puede crear una amplia gama de gráficos y personalizarlos con solo unas pocas líneas.
# Load data from a CSV file
df = pd.read_csv('data.csv')
# Create a scatter plot with markers colored by a categorical variable
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=df['x'], y=df['y'], mode='markers', marker=dict(color=df['category'])))
fig.show()
Pero si el gráfico requiere una personalización extra, Plotly brinda varias opciones para ayudarte a hacerlo. Por ejemplo, puedes ajustar el título del gráfico, las etiquetas de los ejes, la leyenda, los colores, los marcadores y muchos otros parámetros.
# Add axis labels and a title fig.update_layout(xaxis_title='X Axis Label', yaxis_title='Y Axis Label', title='Title of the Chart')
Funciones avanzadas
El módulo “.express” ofrece características avanzadas, como la función WebGL para aumentar la velocidad de procesamiento, mejorar la interactividad y la renderización de gráficos en 3D. Con WebGL, los desarrolladores pueden aprovechar la API basada en OpenGL ES 2.0 para cargar gráficos interactivos 2D y 3D en el navegador web. Los programas escritos con WebGL están compuestos por el código de control escrito en JavaScript y el Código Shader (GLSL), lo que permite ejecutar códigos en la Unidad de Procesamiento de Gráficos (GPU).
Resolución de imagen
Los usuarios pueden definir con facilidad la resolución de un gráfico configurando su ancho y altura en píxeles. Cuanto más altos sean los valores de estos parámetros, mayor será la resolución, lo que se traduce en una imagen final de mayor calidad.
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure()
# add your traces, layout, and other properties to the figure
fig.update_layout(
width=1200, # set the width to 1200 pixels
height=800, # set the height to 800 pixels
)
fig.show()
Además, para mejorar la calidad de la imagen de una figura, se pueden utilizar fuentes, marcadores y colores de mayor calidad.
fig.update_layout(
font=dict(family='Arial', size=12, color='#444444'),
# other layout properties
)
fig.update_traces(
marker=dict(size=8, symbol='circle'),
# other trace properties
)
Fácil de usar
Plotly es una biblioteca fácil de usar para crear gráficos en Python, lo que la convierte en la herramienta favorita para analistas de datos, científicos e investigadores. A continuación, se presentan algunas de las características que la hacen amigable al usuario:
- La API de Plotly es intuitiva y sencilla.
- Los usuarios pueden agregar características interactivas con solo unas pocas líneas de código, como efectos de desplazamiento, puntos en los que se puede hacer clic y zoom.
- La biblioteca soporta una amplia gama de gráficos adicionales, incluyendo gráficos de dispersión, de líneas, de barras, circulares, de superficie 3D, de contorno, mapas de calor y más.
- Plotly cuenta una comunidad de usuarios y contribuidores grande y activa, lo que significa que más recursos están disponibles para el aprendizaje y la solución de problemas.
- Plotly está disponible en múltiples lenguajes de programación que incluyen Python, R, Julia, Javascript, ggplot2, F#, MATLAB, y Dash.
¿Qué es lo que sigue?
Además de permitir visualizaciones creativas, la biblioteca de Plotly está diseñada para combinarse con Dash, un framework que permite a los usuarios construir dashboards y aplicaciones. Los usuarios no necesitan ser expertos en desarrollo web, pero sí tener un conocimiento básico de Python, así como de la sintaxis y estructura de HTML para crear páginas web personalizadas. En una próxima publicación cubriremos más detalles sobre este tema.
Plotly es una herramienta profesional y de última generación. Sin embargo, su equipo de desarrollo está comprometido con el avance de la visualización de datos de manera que sea más accesible e impactante para todos. En promedio, se lanzan nuevas versiones cada mes, que incluyen actualizaciones, correcciones de errores y características que se adaptan a los usuarios que trabajan principalmente en ciencia de datos, como aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Espero que esta publicación te haya brindado información valiosa para tus objetivos de visualización de datos. ¡Mantente atento para más contenido emocionante!