Tutorial de Plotly Python para Ciencia de Datos

Visualizaciones interactivas

Plotly crea gráficos dinámicos que se pueden manipular y explorar inmediatamente en navegadores web. Los elementos de Plotly dash se pueden activar o desactivar en la vista del gráfico de líneas, y los usuarios pueden desplazarse y acercarse a los puntos de datos para obtener más información.

Tipos de gráficos ricos

Plotly admite muchos tipos de gráficos, como gráficos de dispersión, gráficos de barras, gráficos de líneas, gráficos circulares, histogramas, mapas de calor, gráficos de contorno, gráficos 3D y más.

Personalización

Los usuarios tienen control detallado sobre cómo se ven y se comportan sus gráficos. Las anotaciones, las escalas de color, las leyendas, los títulos, las etiquetas de los ejes y otras opciones de diseño son todas personalizables para los gráficos de Plotly.

Opciones de exportación

Los usuarios de Plotly pueden exportar sus gráficos en varios formatos, como documentos PDF, archivos HTML interactivos e imágenes estáticas (PNG, JPEG y SVG).

Integración

Plotly se combina fácilmente con varios frameworks y módulos de Python, ejemplos como Dash para crear aplicaciones y paneles de control web, NumPy para cálculos numéricos y Pandas para manipulación de datos.

Instalar Plotly

Plotly se puede instalar usando pip si no se ha hecho ya.

pip install plotly

pip install plotly

Importar Plotly y preparar datos

Después de importar los módulos necesarios de Plotly, prepara tus datos.

import plotly.graph_objects as go
# Sample data
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [10, 11, 12, 13, 14]

import plotly.graph_objects as go
# Sample data
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [10, 11, 12, 13, 14]

Crear traza

Crea un objeto de trazado que sirva como representación de los datos y visualice la visualización deseada. Aquí haremos un gráfico de líneas simple:

# Create a trace (line plot)
trace = go.Scatter(x=x_data, y=y_data)

# Create a trace (line plot)
trace = go.Scatter(x=x_data, y=y_data)

Crear diseño

Creando un objeto de disposición, puedes modificar la disposición del gráfico. Esto incluye configuraciones como etiquetas y títulos de ejes:

# Create a layout
layout = go.Layout(
    title="My Plot",
    xaxis=dict(title="X-axis"),
    yaxis=dict(title="Y-axis")
)

# Create a layout
layout = go.Layout(
    title="My Plot",
    xaxis=dict(title="X-axis"),
    yaxis=dict(title="Y-axis")
)

Crear figura

Integra la disposición y el trazado para crear un objeto Figura:

# Create a figure
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)

# Create a figure
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)

Trama de visualización

Finalmente, para mostrar el gráfico, usa el método show:

# Display the plot
fig.show()

# Display the plot
fig.show()

Este tutorial completa el proceso paso a paso de creación y configuración de un gráfico de Plotly. Para configuraciones y capacidades aún más sofisticadas, puedes consultar las instrucciones de Plotly en más detalle.

¿Qué es IronPDF?

IronPDF para Python es una biblioteca potente para crear, editar y convertir archivos PDF. Permite a los programadores trabajar con PDFs preexistentes, convertir HTML a PDFs y realizar otras acciones relacionadas con PDF a través de programación.

IronPDF es una solución útil para aplicaciones que requieren generación y procesamiento dinámico de PDF, proporcionando una manera adaptable y fácil de usar para generar documentos PDF de alta calidad.

Características

Instalar IronPDF

IronPDF se puede instalar con pip. Usa el siguiente comando para instalarlo:

pip install ironpdf

pip install ironpdf

Generar un informe Plotly y convertirlo en PDF

Para visualizar datos, combina un gráfico de Plotly de Python con IronPDF y produce un documento PDF.

from ironpdf import *
import plotly.graph_objects as go

# Create a Plotly figure
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[3, 2, 1]))
# Export the Plotly figure to an HTML file
fig.write_html('demo.html')

# Create a PDF document instance using IronPDF
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Render the HTML file as a PDF document
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("demo.html")

# Save the rendered PDF document
pdf.SaveAs("ironpdf_document_with_plotly.pdf")
print("PDF document generated successfully.")

from ironpdf import *
import plotly.graph_objects as go

# Create a Plotly figure
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[3, 2, 1]))
# Export the Plotly figure to an HTML file
fig.write_html('demo.html')

# Create a PDF document instance using IronPDF
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Render the HTML file as a PDF document
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("demo.html")

# Save the rendered PDF document
pdf.SaveAs("ironpdf_document_with_plotly.pdf")
print("PDF document generated successfully.")

Para hacer un gráfico de líneas, utilizamos go.Scatter de Plotly. Podemos usar go.Layout para modificar la disposición del gráfico. Finalmente, usamos go.Figure para ensamblar la disposición trazada y el trazado en una figura.

Podemos exportar gráficos de Plotly como archivos estáticos en formatos HTML. En este caso, el gráfico se exporta como un archivo HTML llamado demo.html.

Creamos un documento PDF utilizando las características de IronPDF. Luego insertamos el material HTML en el PDF usando RenderHtmlFileAsPdf y guardamos el archivo PDF al final usando SaveAs.

Puedes hacer un gráfico de Plotly en Python siguiendo estas instrucciones, exportarlo como una imagen y luego integrarlo con IronPDF para producir el resultado como un documento PDF. Modifica el código según sea necesario para adaptarlo a tu caso de uso y entorno.