返回
Image of Plotly – 数据科学家最佳的交互式图表库

Plotly – 数据科学家最佳的交互式图表库

Plotly 是全球数据科学家、研究人员和分析师信赖的顶级开源图表库，用于创建交互式、出版物级别的数据可视化。与静态图表工具不同，Plotly 能让您构建动态图表、仪表盘和应用程序，实现深度数据探索。它为 Python、R、Julia、JavaScript 和 MATLAB 提供原生库，为整个数据科学栈提供了统一而强大的可视化框架。无论您是在分析趋势、撰写研究论文，还是部署交互式仪表盘，Plotly 都能将复杂的数据集转化为引人入胜、可指导行动的见解。

访问网站

什么是 Plotly？

Plotly 不仅仅是一个单一工具，它是一个用于现代数据可视化的综合生态系统。其核心是 Plotly.js，一个用于 JavaScript 的高层级、声明式图表库，为网络上的交互式图表提供动力。在此基础上构建的是特定语言的库，如用于 Python 的 Plotly.py 和用于 R 的 Plotly.R，它们允许数据科学家直接从其分析环境中生成这些复杂的基于网络的可视化。结果是从数据探索到呈现的无缝工作流程，产出的图表既适合出版物展示，也适合数字报告交互。它弥合了统计编程与基于网络的交互式图形之间的鸿沟，使其成为数据科学工具箱中不可或缺的工具。

Plotly 的主要特性

交互式、基于网络的可视化

每个 Plotly 图表本质上都是交互式的。用户可以缩放、平移、悬停查看数据点、点击切换数据轨迹，甚至可以将图表导出为 PNG。这种交互性是内置的，无需额外代码，非常适合创建探索性仪表盘或将图表嵌入到数据交互至关重要的网络应用程序中。

多语言支持

Plotly 最大的优势在于其跨主要数据科学语言的一致 API。您可以在 Python 中使用 `plotly.express` 进行快速原型设计，在 R 中使用 `plot_ly()`，在 Julia 中使用 `PlotlyJS.jl`，或者使用核心的 `Plotly.js` 构建自定义网络应用。这意味着无论团队成员的编程语言偏好如何，都可以标准化其可视化输出。

出版物级别的输出质量

为学术和行业报告设计，Plotly 图表符合科学期刊和专业出版物的高标准。您对每个美学元素（字体、颜色、边距、注释）都有精细的控制权，确保您的可视化不仅准确无误，而且随时可用于展示。

丰富的图表类型

超越基础的条形图和折线图。Plotly 支持复杂的可视化类型，如 3D 曲面图、等高线图、三元图、旭日图、平行坐标图和金融图表。这使其适用于从基因组学到地球物理学再到金融等专业领域。

用于构建仪表盘的 Dash

虽然 Plotly 创建图表，但其配套框架 Dash 允许您使用纯代码构建全栈数据应用和仪表盘。无需 JavaScript。这可以将您的 Plotly 可视化转变为具有下拉菜单、滑块和实时数据更新的交互式网络应用程序。

谁应该使用 Plotly？

Plotly 专为需要有效传达见解的数据专业人士设计。它非常适合：进行探索性数据分析和创建内部报告的数据科学家和分析师；为论文、学位论文或演示文稿准备可视化的学术研究人员和学生；为利益相关者构建交互式仪表盘的商业智能专业人士；需要将交互式图表嵌入网络应用程序或产品的软件开发人员和工程师；以及任何依赖复杂数据可视化的领域（如金融、生物信息学、工程或地球科学）的人员。如果您的工作涉及从数据到视觉故事的转化，Plotly 就是为您打造的。

Plotly 的定价和免费层级

核心的 Plotly 图表库是开源的，在 MIT 许可下完全免费使用。您可以在本地或项目中免费安装、使用和创建无限的可视化。Plotly 公司还提供 Plotly Chart Studio，这是一个基于云的平台，用于创建、共享和托管图表，其免费社区计划提供有限的公开共享功能。付费的 Chart Studio 计划和企业解决方案提供高级功能，如私人共享、增强的协作工具以及对 Dash 应用程序的企业部署支持。对于大多数个人数据科学家和团队来说，强大且免费的开源库提供了创建世界级可视化所需的一切。

常见用例

主要好处

优点和缺点

优点

  • 内置的交互性无与伦比，优于静态的 matplotlib 或 ggplot2 图表。
  • 真正的多语言支持为跨 Python、R 和 Julia 项目提供了一致的可视化框架。
  • 开源核心库完全免费，功能强大，足以满足大多数专业用例。
  • 卓越的输出质量，适合高要求的出版物和客户演示。
  • 通过 Dash 框架与 Jupyter Notebook 和仪表盘实现强大的集成。

缺点

  • 由于其功能集广泛，学习曲线可能比 Seaborn 或 ggplot2 等更简单的库更陡峭。
  • 非常复杂或高度定制的交互式图表可能需要查阅较低层级的 Plotly.js 文档。
  • 虽然库是免费的，但托管和扩展交互式 Dash 应用程序需要基础设施或付费的企业计划。

常见问题

Plotly 免费吗？

是的，核心的 Plotly 图表库（适用于 Python、R、JavaScript 等）是 100% 免费和开源的。您可以免费下载、安装并使用它们在项目中创建无限的可视化。Plotly 还提供商业云服务和带有付费层级的企业平台，用于高级托管和协作。

Plotly 适合 Python 数据科学吗？

绝对适合。Plotly 是 Python 数据科学生态系统中领先的可视化库之一。通过 Plotly Express 进行快速、高层级的图表创建，以及 Graph Objects 进行详细定制，它可以与 Pandas、NumPy 和 Jupyter Notebook 无缝集成。当需要交互性和基于网络的输出时，它通常是 Matplotlib 或 Seaborn 的首选替代品。

Plotly 和 Dash 有什么区别？

Plotly 是用于创建单个交互式图表的图表库。Dash 是一个独立的、相关的框架，它让您可以将多个 Plotly 图表与下拉菜单、滑块等 UI 组件相结合，以构建完整的交互式网络应用程序和仪表盘。可以将 Plotly 视为可视化的部分，而 Dash 则是包含这些可视化的应用程序。

我可以在 R 编程中使用 Plotly 吗？

是的，Plotly 有一个专用的 R 包，它提供了与 Plotly.js 引擎的强大接口。它与 Tidyverse 配合良好，甚至可以将 ggplot2 图表转换为交互式 Plotly 图表，并且适用于 R Markdown 文档，这使其成为寻求交互式输出的 R 用户的首选。

结论

对于在视觉叙事中优先考虑清晰度、参与度和专业性的数据科学家来说，Plotly 无疑是首选工具。它独特地结合了多语言支持、内置交互性和出版物级别的输出质量，满足了现代数据工作的核心需求。虽然存在用于静态图表的更简单工具，但 Plotly 免费、开源的核心库为创建与所代表数据一样动态的可视化提供了一条面向未来的路径。无论您是独立分析师还是大型跨语言团队的一员，采用 Plotly 都能提升您传达见解的能力，并使您的数据真正具有交互性。