Tutoriel Plotly Python pour la Data Science

Visualisations interactives

Plotly crée des graphiques dynamiques immédiatement manipulables et explorables dans les navigateurs web. Les éléments dash de Plotly peuvent être activés ou désactivés dans la vue des graphiques linéaires, et les utilisateurs peuvent panoramiquer et zoomer sur les points de données pour obtenir plus d'informations.

Types de graphiques riches

De nombreux types de graphiques, tels que les nuages de points, les graphiques à barres, les graphiques linéaires, les graphiques en camembert, les histogrammes, les cartes de chaleur, les reliefs, les graphiques 3D, et plus encore, sont supportés par Plotly.

Personnalisation

Les utilisateurs ont un contrôle précis sur l'apparence et le comportement de leurs graphiques. Annotations, échelles de couleurs, légendes, titres, étiquettes des axes, et d'autres choix de design sont tous personnalisables pour les graphiques Plotly.

Options d'exportation

Les utilisateurs de Plotly peuvent exporter leurs graphiques dans plusieurs formats, tels que des documents PDF, des fichiers HTML interactifs, et des images statiques (PNG, JPEG, et SVG).

Intégration

Plotly se combine facilement avec divers cadres et modules Python, des exemples incluent Dash pour créer des applications et tableaux de bord basés sur le web, NumPy pour les calculs numériques, et Pandas pour la manipulation de données.

Installer Plotly

Plotly peut être installé en utilisant pip si cela n'a pas encore été fait.

pip install plotly

pip install plotly

Importer Plotly et préparer les données

Après avoir importé les modules nécessaires de Plotly, préparez vos données.

import plotly.graph_objects as go
# Sample data
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [10, 11, 12, 13, 14]

import plotly.graph_objects as go
# Sample data
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [10, 11, 12, 13, 14]

Créer une trace

Faites un objet trace qui sert de représentation des données et visualise la visualisation souhaitée. Nous allons faire ici un simple graphique linéaire :

# Create a trace (line plot)
trace = go.Scatter(x=x_data, y=y_data)

# Create a trace (line plot)
trace = go.Scatter(x=x_data, y=y_data)

Créer une mise en page

En construisant un objet mise en page, vous pouvez modifier la disposition du graphique. Cela inclut des paramètres tels que les étiquettes des axes et les titres :

# Create a layout
layout = go.Layout(
    title="My Plot",
    xaxis=dict(title="X-axis"),
    yaxis=dict(title="Y-axis")
)

# Create a layout
layout = go.Layout(
    title="My Plot",
    xaxis=dict(title="X-axis"),
    yaxis=dict(title="Y-axis")
)

Créer une figure

Intégrez la mise en page et la trace pour créer un objet Figure :

# Create a figure
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)

# Create a figure
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)

Afficher le graphique

Enfin, pour afficher le graphique, utilisez la méthode show :

# Display the plot
fig.show()

# Display the plot
fig.show()

Ce tutoriel complète le processus d'installation pas à pas pour faire et configurer un graphique Plotly. Pour des configurations et des capacités encore plus sophistiquées, vous pouvez consulter les instructions de Plotly plus en détail.

Qu'est-ce qu'IronPDF ?

IronPDF pour Python est une bibliothèque puissante pour créer, éditer et convertir des fichiers PDF. Il permet aux programmeurs de travailler avec des PDF existants, de convertir du HTML en PDF, et d'effectuer d'autres actions liées aux PDF par programmation.

IronPDF est une solution utile pour les applications nécessitant une génération de PDF dynamique et un traitement, fournissant un moyen adaptable et convivial pour générer des documents PDF de haute qualité.

Fonctionnalités

Installer IronPDF

IronPDF peut être installé avec pip. Utilisez la commande suivante pour l'installer :

pip install ironpdf

pip install ironpdf

Générer un rapport Plotly et le convertir en PDF

Pour visualiser les données, combinez un graphique Plotly avec IronPDF et produisez un document PDF.

from ironpdf import *
import plotly.graph_objects as go

# Create a Plotly figure
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[3, 2, 1]))
# Export the Plotly figure to an HTML file
fig.write_html('demo.html')

# Create a PDF document instance using IronPDF
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Render the HTML file as a PDF document
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("demo.html")

# Save the rendered PDF document
pdf.SaveAs("ironpdf_document_with_plotly.pdf")
print("PDF document generated successfully.")

from ironpdf import *
import plotly.graph_objects as go

# Create a Plotly figure
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[3, 2, 1]))
# Export the Plotly figure to an HTML file
fig.write_html('demo.html')

# Create a PDF document instance using IronPDF
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Render the HTML file as a PDF document
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("demo.html")

# Save the rendered PDF document
pdf.SaveAs("ironpdf_document_with_plotly.pdf")
print("PDF document generated successfully.")

Pour faire un graphique linéaire, nous utilisons go.Scatter de Plotly. Nous pouvons utiliser go.Layout pour modifier l'agencement du graphique. Enfin, nous utilisons go.Figure pour assembler la mise en page tracée et la trace en une figure.

Nous pouvons exporter des graphiques de Plotly en tant que fichiers statiques au format HTML. Dans ce cas, le graphique est exporté sous forme de fichier HTML appelé demo.html.

Nous avons créé un document PDF en utilisant les fonctionnalités d'IronPDF. Nous avons ensuite inséré le matériel HTML dans le PDF en utilisant RenderHtmlFileAsPdf, et nous avons sauvegardé le fichier PDF à la fin en utilisant SaveAs.

Vous pouvez faire un graphique Plotly en Python en suivant ces instructions, l'exporter sous forme d'image, puis l'intégrer avec IronPDF pour produire le résultat sous forme de document PDF. Modifiez le code si nécessaire pour l'adapter à votre cas d'utilisation et à votre environnement.