Exportation et Partage de Visualisations Interactives
Lorsque vous créez des visualisations interactives avec Plotly, plusieurs options s’offrent à vous pour exporter et partager vos graphiques. Plotly facilite l’enregistrement de votre travail sous forme d’images statiques, l’exportation de fichiers HTML interactifs ou l’affichage direct des graphiques dans les notebooks Jupyter. Chaque méthode répond à un objectif différent, selon la manière dont vous souhaitez que d’autres personnes consultent ou interagissent avec vos visualisations.
# Save as a static PNG image
fig.write_image("plot.png")
# Save as an interactive HTML file
fig.write_html("plot.html")
Dans le code précédent, deux méthodes d’exportation ont été utilisées. La méthode write_image enregistre votre figure Plotly sous forme d’image statique, telle qu’un fichier PNG. Cette option est particulièrement utile pour inclure votre graphique dans des présentations, documents ou publications où l’interactivité n’est pas nécessaire. La méthode write_html enregistre le graphique sous forme de fichier HTML autonome, préservant toutes les fonctionnalités interactives telles que le zoom, le survol et la sélection. Le partage du fichier HTML permet à d’autres personnes d’explorer votre visualisation dans n’importe quel navigateur web, ce qui est idéal pour la collaboration ou la publication en ligne.
# Display the chart in a Jupyter notebook cell with custom height
fig.show(config={"displayModeBar": True}, height=1000)
Lors du partage de visualisations interactives, il convient de prendre en compte votre public et ses besoins. Les images statiques conviennent aux supports imprimés ou aux situations où l’interactivité n’est pas nécessaire. Les fichiers HTML interactifs sont parfaits pour un partage par e-mail, via un stockage cloud ou pour une publication sur des sites web, car ils permettent aux utilisateurs d’explorer vos données de manière autonome. L’intégration de graphiques dans les notebooks Jupyter est idéale pour l’analyse collaborative des données ou à des fins pédagogiques, permettant de combiner code, explications et visualisations de façon fluide. Il est recommandé de choisir la méthode d’exportation ou d’intégration la mieux adaptée à votre scénario de partage, et de toujours tester les fichiers exportés afin de garantir un affichage conforme aux attentes de votre public.
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Lorsque vous créez des visualisations interactives avec Plotly, plusieurs options s’offrent à vous pour exporter et partager vos graphiques. Plotly facilite l’enregistrement de votre travail sous forme d’images statiques, l’exportation de fichiers HTML interactifs ou l’affichage direct des graphiques dans les notebooks Jupyter. Chaque méthode répond à un objectif différent, selon la manière dont vous souhaitez que d’autres personnes consultent ou interagissent avec vos visualisations.
# Save as a static PNG image
fig.write_image("plot.png")
# Save as an interactive HTML file
fig.write_html("plot.html")
Dans le code précédent, deux méthodes d’exportation ont été utilisées. La méthode write_image enregistre votre figure Plotly sous forme d’image statique, telle qu’un fichier PNG. Cette option est particulièrement utile pour inclure votre graphique dans des présentations, documents ou publications où l’interactivité n’est pas nécessaire. La méthode write_html enregistre le graphique sous forme de fichier HTML autonome, préservant toutes les fonctionnalités interactives telles que le zoom, le survol et la sélection. Le partage du fichier HTML permet à d’autres personnes d’explorer votre visualisation dans n’importe quel navigateur web, ce qui est idéal pour la collaboration ou la publication en ligne.
# Display the chart in a Jupyter notebook cell with custom height
fig.show(config={"displayModeBar": True}, height=1000)
Lors du partage de visualisations interactives, il convient de prendre en compte votre public et ses besoins. Les images statiques conviennent aux supports imprimés ou aux situations où l’interactivité n’est pas nécessaire. Les fichiers HTML interactifs sont parfaits pour un partage par e-mail, via un stockage cloud ou pour une publication sur des sites web, car ils permettent aux utilisateurs d’explorer vos données de manière autonome. L’intégration de graphiques dans les notebooks Jupyter est idéale pour l’analyse collaborative des données ou à des fins pédagogiques, permettant de combiner code, explications et visualisations de façon fluide. Il est recommandé de choisir la méthode d’exportation ou d’intégration la mieux adaptée à votre scénario de partage, et de toujours tester les fichiers exportés afin de garantir un affichage conforme aux attentes de votre public.
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