Plotly 시각화 툴

우연히 시각화 툴을 탐색하다가

아래와 같은 표를 보았다.

 

matplotlib은 파이썬 입문때 주로 썼고,

bokeh는 web 작업을 하면서 써봤다..

그렇다면 plotly는?

 

ipython 환경에서 interactive한 시각화 기능을 쓸 수 있다.

 

자 그럼

 

먼저 설치는

!pip install chart_studio
!pip install cufflinks

 

chat_studio 에  plotly 가 들어있다.

import numpy as np
import pandas as pd

import chart_studio.plotly as py
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

import cufflinks as cf
cf.go_offline(connected=True)

 

cf.go_offline 설정으로 connect를 해주면 ipython 내에서 바로 iplot 호출로 figure를 그릴 수 있다.

 

df_sample['abc'].apply(np.sqrt).iplot(kind='hist')

 

 

barplot을 그릴때 마우스를 이용해 각 수치를 정확히 확인이 가능하다

 

 

 

 

2개 이상의 plot도 문제 없이 고고

다양한 plot 들이 많이 있다.

 

multi histogram

import plotly.figure_factory as ff
import numpy as np

# Add histogram data
x1 = np.random.randn(200)-2
x2 = np.random.randn(200)
x3 = np.random.randn(200)+2
x4 = np.random.randn(200)+4

# Group data together
hist_data = [x1, x2, x3, x4]

group_labels = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3', 'Group 4']

# Create distplot with custom bin_size
fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels, bin_size=[.1, .25, .5, 1])
fig.show()

 

Tree

import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=Xe,
                   y=Ye,
                   mode='lines',
                   line=dict(color='rgb(210,210,210)', width=1),
                   hoverinfo='none'
                   ))
fig.add_trace(go.Scatter(x=Xn,
                  y=Yn,
                  mode='markers',
                  name='bla',
                  marker=dict(symbol='circle-dot',
                                size=18,
                                color='#6175c1',    #'#DB4551',
                                line=dict(color='rgb(50,50,50)', width=1)
                                ),
                  text=labels,
                  hoverinfo='text',
                  opacity=0.8
                  ))

 

indicator

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()

fig.add_trace(go.Indicator(
    value = 200,
    delta = {'reference': 160},
    gauge = {
        'axis': {'visible': False}},
    domain = {'row': 0, 'column': 0}))

fig.add_trace(go.Indicator(
    value = 120,
    gauge = {
        'shape': "bullet",
        'axis' : {'visible': False}},
    domain = {'x': [0.05, 0.5], 'y': [0.15, 0.35]}))

fig.add_trace(go.Indicator(
    mode = "number+delta",
    value = 300,
    domain = {'row': 0, 'column': 1}))

fig.add_trace(go.Indicator(
    mode = "delta",
    value = 40,
    domain = {'row': 1, 'column': 1}))

fig.update_layout(
    grid = {'rows': 2, 'columns': 2, 'pattern': "independent"},
    template = {'data' : {'indicator': [{
        'title': {'text': "Speed"},
        'mode' : "number+delta+gauge",
        'delta' : {'reference': 90}}]
                         }})

 

 

https://plotly.com/python/

Plotly Python Graphing Library

더 다양한 기능을 찾는 다면 dash를 이용도 가능

https://dash-gallery.plotly.host/Portal/

Dash Enterprise