La visualisation de données consiste à représenter les données sous forme graphique ou picturale. Cette approche permet d’identifier rapidement des motifs, des tendances et des valeurs aberrantes qui pourraient être difficiles à repérer dans des tableaux de données brutes. Traditionnellement, les graphiques et diagrammes étaient statiques, c’est-à-dire qu’ils affichaient l’information dans un format fixe. Les graphiques statiques, tels que ceux créés avec de nombreuses bibliothèques classiques, sont utiles pour des rapports simples et des supports imprimés. Cependant, dans l’analyse de données moderne, les graphiques interactifs sont devenus de plus en plus importants. Les visualisations interactives permettent de zoomer, filtrer, survoler pour obtenir des détails, et même sélectionner ou mettre en évidence des points de données, facilitant ainsi l’exploration de jeux de données complexes et la communication efficace des résultats. La possibilité d’interagir avec les visualisations de données est particulièrement précieuse lorsque l’on souhaite examiner de grands ensembles de données, partager des résultats en ligne ou créer des tableaux de bord permettant aux utilisateurs d’explorer eux-mêmes les données.

Plotly est une bibliothèque Python puissante conçue spécifiquement pour créer des visualisations de données interactives. Contrairement à de nombreux outils de visualisation traditionnels, plotly permet de construire des graphiques qui réagissent aux actions de l’utilisateur, telles que le survol, le clic et le zoom. Ses principales fonctionnalités incluent une large gamme de types de graphiques (scatter, graphiques en line, graphiques en bar, cartes, etc.), une intégration transparente avec les technologies web, ainsi que la possibilité d’exporter des graphiques interactifs au format HTML pour le partage ou l’intégration. Plotly est largement utilisé pour la création de tableaux de bord, d’outils d’exploration de données et de présentations où l’engagement de l’utilisateur est essentiel. Il s’intègre dans l’écosystème Python comme une alternative moderne aux bibliothèques de visualisation statique, facilitant la création de graphiques interactifs et attrayants avec un minimum de code.

Lorsque vous comparez les graphiques matplotlib et Plotly ci-dessus, la différence d'expérience utilisateur devient évidente. Le graphique matplotlib est statique : vous pouvez visualiser les points de données, mais vous ne pouvez pas interagir avec le graphique au-delà de ce qui est affiché. En revanche, le nuage de points Plotly est interactif par défaut. Vous pouvez survoler les points pour voir leurs valeurs, effectuer un zoom avant ou arrière, et déplacer le graphique. Cette interactivité permet d'explorer les données plus en profondeur et rend vos visualisations plus attrayantes et informatives, en particulier lors du partage avec d'autres personnes ou de l'analyse de jeux de données complexes.