Plotly je popularna biblioteka za vizualizaciju podataka u Pythonu koja omogućava interaktivnu, lepu i fleksibilnu izradu grafova i vizualizacija u 2D i 3D prostoru. Plotly se koristi za razne vrste vizualizacija i ima široku primenu u analizi podataka, inženjeringu, nauci, finansijama i mnogim drugim poljima. Evo šta sve Plotly može da uradi:
1. 2D Vizualizacije:
Plotly omogućava pravljenje različitih vrsta 2D grafika:
- Linijski grafici: Koriste se za prikazivanje promena podataka u vremenu ili odnosu između varijabli.
- Bar grafici: Koriste se za prikazivanje kategorijskih podataka.
- Scatter grafici: Prikazuju odnos između dva skupa podataka, često koristeći tačke (u 2D ili 3D prostoru).
- Histograms: Koriste se za distribuciju podataka.
- Heatmaps: Vizualizuju 2D podatke u formi boja.
- Box plotovi: Koriste se za prikazivanje statističkih podataka, poput medijane, kvartila i ekstremnih vrednosti.
- Pie chartovi: Prikazuju relativne udele u celokupnom skupu podataka.
2. 3D Vizualizacije:
Plotly omogućava napredne 3D vizualizacije, kao što su:
- 3D scatter grafici: Prikazuju tačke u 3D prostoru, idealni za analizu višedimenzionalnih podataka.
- 3D surface grafici: Koriste se za prikazivanje 3D površina, često za funkcije sa dve promenljive.
- 3D bar grafici: Kao bar grafici, ali sa dubinom u 3D prostoru.
- 3D mesh grafici: Prikazuju mreže koje mogu da se koriste za prikazivanje 3D objekata.
3. Interaktivnost:
- Plotly omogućava visok nivo interaktivnosti, kao što su zoomovanje, pomerači za promenljive, tooltip (pomoćni tekst) i filtriranje.
- Možeš da klikneš na tačke, pretražuješ kroz grafove i praviš detaljne analize u realnom vremenu.
4. Statističke Vizualizacije:
- Višedimenzionalni prikazi: Možete prikazivati složene statističke podatke sa više dimenzija.
- Distribucije i korelacije: Plotly omogućava vizualizaciju zavisnosti između varijabli, npr. pomoću scatter matrixa ili korelacijskih matrica.
5. Geografske Vizualizacije:
Plotly podržava mapiranje podataka na geografske mape:
- Karte: Možete kreirati karte zasnovane na podacima, kao što su mape sa tačkama, linijama ili oblastima.
- Choropleth karte: Vizualizacija podataka na kartama, gde su boje povezane sa vrednostima u određenim područjima.
- Mape sa markerima: Koriste se za prikazivanje tačaka na mapi, npr. za prikazivanje lokacija ili geolokacijskih podataka.
6. Animacije:
Plotly omogućava pravljenje animacija koje mogu da pokreću promene podataka ili vremena. Ovo se koristi za:
- Prikazivanje evolucije podataka tokom vremena.
- Animacija promena u visini, veličini ili boji objekata u 3D prostoru.
7. Prilagodljivost i Stilizacija:
- Plotly je veoma fleksibilan kada je u pitanju stilizacija i prilagođavanje izgleda grafika. Možete da menjate boje, fontove, veličinu, ivice, linije i sve druge vizuelne elemente.
- Podržava teme (dark, light, itd.) i možete koristiti custom dizajn za stvaranje potpuno jedinstvenih grafika.
8. Integracija sa drugim alatima:
- Dash: Plotly se koristi sa Dash bibliotekom za izradu interaktivnih aplikacija u Pythonu. Dash omogućava kreiranje web aplikacija koje koriste Plotly grafike i omogućavaju korisnicima da manipulišu podacima u stvarnom vremenu.
- Jupyter Notebooks: Plotly se lako integriše sa Jupyter Notebooks, što omogućava korisnicima da kombinuju analize podataka i vizualizaciju u jednoj radnoj okolini.
9. Podrška za Različite Izvore Podataka:
- Možeš koristiti pandas DataFrame za unos podataka u Plotly, što olakšava rad sa tabelarnim podacima.
- Podržava CSV, JSON, Excel i mnoge druge formate podataka.
10. Izvoz i Deljenje:
- Plotly omogućava izvoz grafova u različite formate, kao što su HTML, PNG, JPEG, SVG ili PDF.
- Takođe omogućava deljenje interaktivnih vizualizacija online putem Plotly servera ili pomoću integracije sa GitHubom.
11. Vizualizacija u Stilu Umjetničkog Prikaza:
- Možeš koristiti Plotly za stvaranje umetničkih prikaza podataka, kao što su generativna umetnost, interaktivne instalacije i druge kreativne vizualizacije.
12. Prikazivanje Podataka sa Velikim Brojem Tačaka:
- Plotly je optimizovan za rad sa velikim skupovima podataka i može efikasno prikazivati milione tačaka u grafikonima bez značajnog pada u performansama.
Zaključak:
Plotly je izuzetno moćan alat za vizualizaciju podataka koji se može koristiti u mnogim domenima, od nauke i inženjeringa do umetnosti i analize podataka. Bilo da je u pitanju jednostavan 2D grafikon ili složen 3D model sa animacijama, Plotly nudi alatke koje omogućavaju kreiranje interaktivnih i informativnih prikaza podataka.
pip3 install plotly
Matematička umetnost daje neograničene mogućnosti za istraživanje.
Lorenzov atraktor:
- Lorenzov sistem koristi set diferencijalnih jednačina koje proizvode haotične, ali veoma estetske rezultate.
- Generisani podaci (
x,y,z) prikazuju atraktor, koji je matematički fascinantan i vizualno impresivan. - Vizualizacija koristi
plotlyza interaktivni 3D prikaz atraktora, sa bojama koje menjaju svoj intenzitet u zavisnosti od vremena.
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
# Parametri Lorenzovog sistema
sigma = 10
rho = 28
beta = 8/3
# Funkcija za Lorenzov sistem
def lorenz(x, y, z, dt=0.01, steps=10000):
X, Y, Z = np.zeros((steps,)), np.zeros((steps,)), np.zeros((steps,))
X[0], Y[0], Z[0] = x, y, z
for i in range(1, steps):
dx = sigma * (Y[i-1] - X[i-1])
dy = X[i-1] * (rho - Z[i-1]) - Y[i-1]
dz = X[i-1] * Y[i-1] - beta * Z[i-1]
X[i] = X[i-1] + dx * dt
Y[i] = Y[i-1] + dy * dt
Z[i] = Z[i-1] + dz * dt
return X, Y, Z
# Generisanje Lorenzovog atraktora
x, y, z = lorenz(0., 1., 1.05)
# Kreiranje 3D prikaza
fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(
x=x, y=y, z=z,
mode='lines',
line=dict(color=np.linspace(0, 1, len(x)), colorscale='Viridis', width=4)
)])
# Postavke za izgled
fig.update_layout(
title="Lorenzov Atraktor",
scene=dict(
xaxis_title='X',
yaxis_title='Y',
zaxis_title='Z'
),
margin=dict(r=0, l=0, b=0, t=40),
width=800,
height=800
)
fig.show()