Premiers Pas avec Plotly Express
Plotly Express est une partie puissante et facile à utiliser de la bibliothèque Plotly, conçue pour permettre la création de graphiques interactifs avec seulement quelques lignes de code. En tant qu'interface de haut niveau, Plotly Express simplifie le processus de création de visualisations en gérant une grande partie de la complexité sous-jacente. Il est possible de générer rapidement une variété de types de graphiques, notamment des nuages de points, diagrammes en barres, courbes, graphiques de surface, camemberts, et bien d'autres. Cela fait de Plotly Express un excellent choix pour explorer visuellement des données ou partager des graphiques interactifs sans passer beaucoup de temps à configurer l'environnement. Sa syntaxe est intuitive et il est facile de passer d'un type de graphique à un autre en changeant simplement le nom de la fonction, la plupart des paramètres restant identiques.
123456789101112import plotly.express as px from IPython.display import display, HTML # Prepare toy data x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 15, 13, 17, 14] # Create a simple scatter plot fig = px.scatter(x=x, y=y, title="Simple Scatter Plot") html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
Pour comprendre comment ce nuage de points est créé, commencez par importer le module plotly.express sous le nom px. Ensuite, préparez les données à visualiser ; ici, deux listes Python, x et y, représentent les coordonnées des points. La fonction px.scatter est ensuite appelée avec ces listes en arguments, ainsi qu'un paramètre optionnel title pour le graphique. Cette fonction retourne un objet figure, qui peut être affiché à l'aide de la méthode show(). En seulement quelques lignes, un graphique interactif est disponible, permettant de zoomer, déplacer et survoler les points pour obtenir plus de détails.
123456789101112131415161718import plotly.express as px import pandas as pd from IPython.display import display, HTML # Prepare data as a dictionary data = { "Fruits": ["Apple", "Banana", "Orange", "Grape"], "Quantity": [10, 15, 7, 12] } # Convert dictionary to a DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Create a bar chart fig = px.bar(df, x="Fruits", y="Quantity", title="Fruit Quantities") html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
Changer de type de graphique dans Plotly Express consiste simplement à modifier le nom de la fonction. Par exemple, pour créer un graphique en barres au lieu d’un nuage de points, utilisez px.bar() à la place de px.scatter(). Les paramètres pour spécifier les données restent identiques : il faut toujours fournir la source de données ainsi que les noms de colonnes ou les listes de données pour les axes. Cette cohérence facilite l’expérimentation avec différentes visualisations—il suffit d’échanger la fonction de graphique tout en conservant la structure des données et les noms des paramètres.
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123456789101112import plotly.express as px from IPython.display import display, HTML # Prepare toy data x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 15, 13, 17, 14] # Create a simple scatter plot fig = px.scatter(x=x, y=y, title="Simple Scatter Plot") html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
Pour comprendre comment ce nuage de points est créé, commencez par importer le module plotly.express sous le nom px. Ensuite, préparez les données à visualiser ; ici, deux listes Python, x et y, représentent les coordonnées des points. La fonction px.scatter est ensuite appelée avec ces listes en arguments, ainsi qu'un paramètre optionnel title pour le graphique. Cette fonction retourne un objet figure, qui peut être affiché à l'aide de la méthode show(). En seulement quelques lignes, un graphique interactif est disponible, permettant de zoomer, déplacer et survoler les points pour obtenir plus de détails.
123456789101112131415161718import plotly.express as px import pandas as pd from IPython.display import display, HTML # Prepare data as a dictionary data = { "Fruits": ["Apple", "Banana", "Orange", "Grape"], "Quantity": [10, 15, 7, 12] } # Convert dictionary to a DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Create a bar chart fig = px.bar(df, x="Fruits", y="Quantity", title="Fruit Quantities") html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html))
Changer de type de graphique dans Plotly Express consiste simplement à modifier le nom de la fonction. Par exemple, pour créer un graphique en barres au lieu d’un nuage de points, utilisez px.bar() à la place de px.scatter(). Les paramètres pour spécifier les données restent identiques : il faut toujours fournir la source de données ainsi que les noms de colonnes ou les listes de données pour les axes. Cette cohérence facilite l’expérimentation avec différentes visualisations—il suffit d’échanger la fonction de graphique tout en conservant la structure des données et les noms des paramètres.
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