Atualmente, a visualização de dados, também conhecida como DataViz, é um recurso essencial em diversas indústrias para analisar e comunicar dados complexos de forma clara e convincente. A DataViz é utilizada em setores como negócios, finanças e marketing para compartilhar dados, compreender comportamentos, criar relatórios e muito mais. Sejam estes dados simples ou complexos, a visualização correta facilita a comunicação interna entre membros da equipe, sendo ou não especialistas. Através de gráficos claros e intuitivos, como os fornecidos por ferramentas como o Plotly, os executivos de negócios podem analisar, apresentar e tomar decisões para impulsionar o crescimento da empresa.
Por esses e outros motivos, o DataViz é atualmente considerado um requisito essencial. De acordo com um artigo publicado na Harvard Business Review, “no passado, a criação de visualizações de dados era uma opção reservada principalmente a gerentes especialistas em dados e design. No entanto, atualmente, os gerentes devem possuir habilidades em comunicação visual, uma vez que é a única maneira de mensurar o trabalho que realizam.”
Considerando que há uma ampla variedade de softwares disponíveis, ferramentas de código aberto como o Matplotlib, o Seaborn e o Plotly têm ganhado destaque nos últimos anos. Em um post anterior, discutimos as principais funcionalidades do Matplotlib. Agora, é a vez de abordarmos o Plotly.
Mas, por que o Plotly?
O Plotly é uma ferramenta de código aberto de Python que oferece aos Devs um método de programação intuitivo e simples de usar para a transformação de dados em gráficos personalizados, interativos e de alta qualidade. Essa biblioteca funciona com diversas bases de dados como arrays, DataFrames de Pandas, dicionários de Python, entre outras, o que a torna uma ferramenta bastante versátil.
Uma das melhores ferramentas do Plotly é o submódulo “plotly.express”, que economiza tempo e esforço do programador, em comparação com outras bibliotecas de Python. Para criar gráficos rapidamente, os usuários não precisam se preocupar em escrever códigos complexos ou ajustar manualmente a aparência e o estilo de suas figuras. Na verdade, eles podem carregar seus dados e escolher um tipo de visualização que melhor atenda às suas necessidades. O Plotly express gera automaticamente a figura, incluindo o nome dos eixos, o título e outros detalhes quando estes são indicados.
Além disso, as figuras geradas com o Plotly podem ser personalizadas e aprimoradas em seu design para atender a requisitos estéticos e técnicos específicos. Por exemplo, os usuários podem modificar as cores, o tipo de fonte e outros atributos das figuras, além de ajustar seu tamanho para exportação em formatos como PNG, JPEG, SVG ou PDF. Essa biblioteca também oferece suporte a recursos interativos, como texto flutuante e zoom, que podem ser usados para explorar e analisar com mais detalhe os dados da figura.
O Plotly disponibiliza vários tipos de gráficos, tais como gráficos de linhas, de dispersão, de barras, de pizza e histogramas. Na próxima seção, falaremos em mais detalhes sobre o porquê o Plotly é uma ferramenta tão poderosa para criar figuras.
Principais características
Código minimalista
Assim como outras ferramentas gráficas do Python, com o Plotly os usuários não precisam gastar muito tempo escrevendo longos trechos de código para importar e exibir dados. Quando se trata de ser pragmático, os usuários podem criar uma ampla gama de gráficos com apenas algumas linhas.
# Load data from a CSV file
df = pd.read_csv('data.csv')
# Create a scatter plot with markers colored by a categorical variable
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=df['x'], y=df['y'], mode='markers', marker=dict(color=df['category'])))
fig.show()
No entanto, se o seu gráfico precisar de alguma personalização, o Plotly oferece várias opções que ajudarão a aprimorá-lo. Por exemplo, é possível ajustar o título, os rótulos dos eixos, a legenda, as cores dos marcadores e muitos outros parâmetros.
# Add axis labels and a title fig.update_layout(xaxis_title='X Axis Label', yaxis_title='Y Axis Label', title='Title of the Chart')
Funções avançadas
O módulo “.express” fornece funções avançadas, como o WebGL para aumentar a velocidade de renderização, melhorar a interatividade e a renderização de gráficos 3D. Com o WebGL, os usuários podem aproveitar a API baseada no OpenGL ES 2.0 para carregar gráficos interativos 2D e 3D no navegador. Os programas escritos com o WebGL são compostos pelo código de controle escrito em JavaScript e pelo Shader Code (GLSL), que permite que o código seja executado na Unidade de Processamento Gráfico (GPU).
Resolução de imagem
Os usuários podem facilmente estabelecer a resolução de um gráfico ao definir a largura e altura em pixels. Quanto maiores os valores desses parâmetros, maior será a resolução e melhor será a qualidade da imagem final.
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure()
# add your traces, layout, and other properties to the figure
fig.update_layout(
width=1200, # set the width to 1200 pixels
height=800, # set the height to 800 pixels
)
fig.show()
Além disso, você pode melhorar a qualidade da imagem de uma figura usando outras fontes, marcadores e cores.
fig.update_layout(
font=dict(family='Arial', size=12, color='#444444'),
# other layout properties
)
fig.update_traces(
marker=dict(size=8, symbol='circle'),
# other trace properties
)
Uma ferramenta simples de usar
Plotly é uma biblioteca simples de usar para criar gráficos em Python, o que a torna uma ferramenta favorita para analistas de dados, cientistas e pesquisadores. Abaixo, estão alguns recursos que a tornam uma opção preferida:
- A API Plotly é intuitiva e simples.
- Os usuários podem adicionar recursos interativos com apenas algumas linhas de código, como zoom, deslocamentos de plano e download.
- A biblioteca oferece uma ampla variedade de tipos de gráficos, incluindo gráficos de dispersão, de linha, de barras, de pizza, de contorno, mapas de calor e muito mais.
- O Plotly possui uma grande e ativa comunidade de usuários e colaboradores, o que significa que há uma ampla variedade de recursos disponíveis para aprendizado e solução de problemas.
- O Plotly está disponível em várias linguagens de programação, incluindo Python, R, Julia, Javascript, ggplot2, F#, MATLAB e Dash.
O que vem depois?
Além de permitir visualizações criativas, o Plotly foi projetado para trabalhar com o Dash, um framework que permite aos usuários criar dashboards e aplicações impressionantes. Os usuários não precisam ser especialistas em desenvolvimento web, precisam apenas ter conhecimentos básicos de Python, sintaxe e estrutura HTML para criar páginas web. Abordaremos mais detalhes sobre esse tópico em um próximo post.
Plotly é uma ferramenta profissional adaptada às necessidades atuais; no entanto, sua equipe de desenvolvimento busca aprimorar a visualização de dados para ser mais acessível. Em média, novas versões são lançadas todos os meses, trazendo atualizações, correções de bugs e funcionalidades que atendem os usuários que trabalham principalmente na ciência de dados, como o machine learning e inteligência artificial.
Espero que esse post tenha fornecido informações valiosas para seus objetivos de visualização de dados. Fique ligado para mais conteúdo emocionante!