Plotly vs Matplotlib: ¿Cuál es mejor para la visualización de datos?

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Oluwaseun Adeojo

Published on 17/8/2023

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La visualización de datos es un componente crucial de cualquier proyecto de análisis de datos. Tiene el poder de convertir datos complejos en visualizaciones fáciles de entender, lo que nos permite comprender rápidamente patrones y tendencias intrincadas. En el ecosistema de Python, dos bibliotecas han surgido como los principales competidores en la visualización de datos: Plotly y Matplotlib. Este artículo tiene como objetivo proporcionar una comparación completa de estas dos bibliotecas, explorando sus características, fortalezas y limitaciones. También profundizaremos en la pregunta de qué biblioteca es mejor para diferentes tareas de visualización de datos.

Plotly y Matplotlib, aunque ambas potentes por sí mismas, ofrecen capacidades y características diferentes que las hacen adecuadas para diferentes tipos de tareas. Comprender estas diferencias es crucial para elegir la herramienta adecuada para sus necesidades de visualización de datos. En las siguientes secciones, exploraremos estas bibliotecas en profundidad, proporcionando ejemplos y comparaciones para ayudarlo a tomar una decisión informada.

¿Qué es Plotly?

Plotly es una biblioteca moderna y de código abierto para la visualización de datos que proporciona gráficos interactivos y de alta calidad. Permite a los usuarios crear una amplia variedad de visualizaciones, que incluyen gráficos básicos como gráficos de líneas, de barras y circulares, así como gráficos más complejos como gráficos 3D, mapas geográficos y mapas de calor. Una de las características clave de Plotly es su interactividad. Los usuarios pueden hacer zoom, desplazarse, pasar el cursor sobre los puntos de datos e incluso hacer clic en elementos para desencadenar eventos.

Plotly también es altamente personalizable, lo que permite a los usuarios modificar casi todos los aspectos de sus gráficos, desde colores y diseño hasta fuentes y ejes. Además, Plotly admite una amplia gama de formatos para exportar sus visualizaciones, incluidos PNG, JPEG, SVG y PDF. Esto lo convierte en una herramienta versátil para crear visualizaciones tanto para aplicaciones web como para medios impresos.

Aquí hay un ejemplo simple de cómo crear un gráfico de líneas utilizando Plotly:

import plotly.express as px
 
df = px.data.gapminder().query("country=='Canada'")
fig = px.line(df, x="year", y="lifeExp", title='Esperanza de vida en Canadá')
fig.show()

En este ejemplo, estamos utilizando el conjunto de datos gapminder disponible en Plotly Express y creando un gráfico de líneas que muestra la esperanza de vida en Canadá a lo largo de los años.

¿Cómo es Plotly diferente de Matplotlib?

Si bien Plotly se centra en proporcionar visualizaciones interactivas y personalizables, Matplotlib adopta un enfoque diferente. Matplotlib es una de las bibliotecas de visualización de datos más antiguas y ampliamente utilizadas en Python. Proporciona una gran cantidad de opciones para crear gráficos estáticos, animados e interactivos tanto en 2D como en 3D.

Matplotlib es conocida por su flexibilidad y control sobre cada elemento de una figura, incluido el tamaño de la figura, la resolución, la ubicación del texto, el color, el estilo, etc. También es conocida por su capacidad para producir figuras de calidad de publicación en una variedad de formatos impresos y entornos interactivos en diferentes plataformas. Sin embargo, esta flexibilidad tiene un costo: la API de Matplotlib puede ser compleja e intimidante para los principiantes.

En contraste, la API de Plotly es más amigable e intuitiva, lo que la hace una mejor opción para aquellos que son nuevos en la visualización de datos o aquellos que prefieren un enfoque más sencillo para crear visualizaciones. Sin embargo, esta simplicidad a veces puede limitar el nivel de personalización que se puede lograr en comparación con Matplotlib.

Aquí hay un ejemplo de cómo crear un gráfico de líneas similar utilizando Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
 
## Suponiendo que df es un DataFrame de pandas con los mismos datos que el ejemplo anterior
df = pd.DataFrame({
    'year': [1952, 1957, 1962, 1967, 1972, 1977, 1982, 1987, 1992, 1997, 2002, 2007],
    'lifeExp': [68.75, 69.96, 71.30, 72.13, 72.88, 74.21, 75.76, 76.86, 77.95, 78.61, 79.77, 80.65]
})
 
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df['year'], df['lifeExp'])
plt.title('Esperanza de vida en Canadá')
plt.xlabel('Año')
plt.ylabel('Esperanza de vida')
plt.grid(True)
plt.show()

En este ejemplo, estamos creando un gráfico de líneas que muestra la esperanza de vida en Canadá a lo largo de los años, similar al ejemplo anterior de Plotly. Sin embargo, como puede ver, el código es un poco más explícito y requiere más configuración manual.

¿Qué biblioteca es mejor para la visualización de datos: Plotly o Matplotlib?

Determinar qué biblioteca es "mejor" para la visualización de datos depende en gran medida de las necesidades y preferencias específicas del usuario. Tanto Plotly como Matplotlib tienen sus fortalezas y se pueden utilizar de manera efectiva para diferentes tipos de tareas.

Plotly destaca cuando se trata de crear visualizaciones interactivas y basadas en web. Su API fácil de usar y su alto nivel de personalización lo convierten en una excelente opción para crear gráficos visualmente atractivos e interactivos para aplicaciones web. Además, la capacidad de Plotly para manejar conjuntos de datos grandes de manera eficiente y su compatibilidad con una amplia gama de formatos de exportación lo convierten en una herramienta versátil tanto para la exploración de datos como para la presentación.

Por otro lado, Matplotlib sobresale en la creación de gráficos estáticos y complejos con alta precisión. Su API integral y control detallado sobre cada aspecto de una figura lo convierten en la biblioteca de referencia para crear visualizaciones de calidad de publicación. Además, la amplia gama de tipos de gráficos admitidos por Matplotlib y su integración con otras bibliotecas de Python como NumPy y Pandas lo convierten en una herramienta poderosa para la computación científica y aplicaciones técnicas.

Otra alternativa a Matplotlib y Plotly: PyGWalker

PyGWalker (pronunciado como "Pig Walker") es un extravagante acrónimo de "Python binding of Graphic Walker". Combina Jupyter Notebook (u otros cuadernos basados en Jupyter) con Graphic Walker (opens in a new tab). ¡Los científicos de datos ahora pueden construir visualizaciones de datos arrastrando y soltando de manera sencilla, en lugar de usar código en Python!

Puedes probar PyGWalker ahora mismo en Google Colab (opens in a new tab), Kaggle Code (opens in a new tab), (opens in a new tab), o en el Demo en Línea de Graphic Walker (opens in a new tab)!

Aquí tienes cómo puedes empezar rápidamente con PyGWalker:

Configuración de pygwalker

Antes de empezar, asegúrate de instalar los paquetes necesarios a través de la línea de comandos utilizando pip o conda. Usando Pip: Para instalar PygWalker, simplemente ejecuta

pip install pygwalker

Si deseas mantener tu versión actualizada con la última versión, prueba:

pip install pygwalker --upgrade

Alternativamente, también puedes usar

pip install pygwalker --upgrade --pre

para obtener las últimas características y correcciones de errores.

Usando Conda-forge:

Para instalar PygWalker a través de conda-forge, ejecuta cualquiera de los siguientes comandos:

conda install -c conda-forge pygwalker

o

mamba install -c conda-forge pygwalker

Para obtener más ayuda, consulta el feedstock de conda-forge.

Ejecutar PyGWalker

Una vez que tengas PygWalker instalado, puedes comenzar a usarlo en Jupyter Notebook importando pandas y PygWalker.

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

PygWalker se integra perfectamente en tu flujo de trabajo existente. Por ejemplo, para llamar a Graphic Walker con un dataframe, puedes cargar tus datos usando pandas y luego ejecutar:

df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv', parse_dates=['date'])
gwalker = pyg.walk(df)

Si estás utilizando polars (versión pygwalker>=0.1.4.7a0), también puedes usar PygWalker de esta manera:

import polars as pl
df = pl.read_csv('./bike_sharing_dc.csv',try_parse_dates = True)
gwalker = pyg.walk(df)

Para obtener aún más flexibilidad, puedes probar PygWalker en línea a través de Binder (opens in a new tab), Google Colab (opens in a new tab), o Kaggle Code (opens in a new tab).

Eso es todo. Ahora tienes una interfaz de usuario similar a Tableau para analizar y visualizar datos arrastrando y soltando variables.

¿Existen limitaciones para el uso de alguna de las dos bibliotecas?

Al igual que cualquier herramienta, tanto Plotly como Matplotlib tienen sus limitaciones. Para Plotly, una de las principales limitaciones es su rendimiento con conjuntos de datos grandes. Si bien Plotly puede manejar conjuntos de datos grandes de manera más eficiente que muchas otras bibliotecas de visualización, aún puede tener dificultades con conjuntos de datos muy grandes o visualizaciones complejas, lo que resulta en tiempos de renderización más lentos.

Otra limitación de Plotly es su dependencia de JavaScript para la renderización. Esto significa que los usuarios deben tener JavaScript habilitado en sus navegadores para ver visualizaciones de Plotly. Si bien esto no es un problema para la mayoría de los navegadores web modernos, puede ser un problema para usuarios con navegadores más antiguos o aquellos que han desactivado JavaScript por motivos de seguridad.

Por otro lado, Matplotlib tiene una curva de aprendizaje pronunciada debido a su API integral y a veces compleja. Si bien esto brinda a los usuarios un alto grado de control sobre sus visualizaciones, también puede dificultar el inicio de los principiantes con la biblioteca. Además, el enfoque de Matplotlib en gráficos estáticos y complejos significa que carece de algunas de las características interactivas que hacen que Plotly sea tan atractivo en aplicaciones web.

¿Se pueden usar Plotly y Matplotlib juntos?

Sí, Plotly y Matplotlib se pueden utilizar juntos en el mismo proyecto. De hecho, Plotly incluso puede convertir figuras de Matplotlib en figuras interactivas de Plotly utilizando la función plotly.tools.mpl_to_plotly. Esto permite a los usuarios aprovechar las fortalezas de ambas bibliotecas, utilizando Matplotlib para gráficos estáticos complejos y Plotly para visualizaciones interactivas y basadas en web.

Aquí tienes un ejemplo de cómo convertir una figura de Matplotlib en una figura de Plotly:

import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.tools as tls
 
## Crear una figura simple de Matplotlib
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])
 
## Convertir la figura en una figura de Plotly
plotly_fig = tls.mpl_to_plotly(plt.gcf())
plotly_fig.show()

En este ejemplo, primero creamos un gráfico de línea simple usando Matplotlib. Luego, convertimos esta figura en una figura de Plotly utilizando la función mpl_to_plotly del módulo plotly.tools. La figura resultante es una figura interactiva de Plotly que conserva el aspecto y la sensación de la figura original de Matplotlib.

Comparando Plotly y Matplotlib con otras bibliotecas

Si bien Plotly y Matplotlib son dos de las bibliotecas de visualización de datos más populares en Python, no son las únicas opciones. Hay muchas otras bibliotecas disponibles que ofrecen características y capacidades diferentes. Una de esas bibliotecas es Seaborn, que se basa en Matplotlib y proporciona una interfaz de alto nivel para crear gráficos estadísticos atractivos.

Seaborn se integra bien con la pila de PyData, incluido el soporte para estructuras de datos de numpy y pandas y rutinas estadísticas de scipy y statsmodels. También tiene temas incorporados para estilizar gráficos de matplotlib. Si bien Seaborn no ofrece el mismo nivel de interactividad que Plotly, sobresale en la creación de visualizaciones estadísticas complejas con menos líneas de código.

Conclusión

En conclusión, tanto Plotly como Matplotlib son herramientas poderosas para la visualización de datos en Python. La elección entre ambas depende de las necesidades específicas de tu proyecto y tus preferencias personales. Al comprender las fortalezas y limitaciones de cada biblioteca, puedes tomar una decisión informada y elegir la herramienta que mejor se adapte a tus necesidades. Ya sea que estés creando gráficos simples de línea para una aplicación web o gráficos 3D complejos para un artículo científico, hay una biblioteca de Python perfecta para tus necesidades.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cuáles son las principales diferencias entre Plotly y Matplotlib? Plotly es conocido por sus gráficos interactivos y su interfaz fácil de usar, mientras que Matplotlib es conocido por su flexibilidad y control sobre cada aspecto de una figura. Plotly es generalmente mejor para visualizaciones basadas en la web e interactivas, mientras que Matplotlib es mejor para crear gráficos estáticos y complejos con alta precisión.

2. ¿Se pueden utilizar Plotly y Matplotlib juntos? Sí, Plotly y Matplotlib se pueden utilizar juntos en el mismo proyecto. Incluso Plotly puede convertir figuras de Matplotlib en figuras interactivas de Plotly utilizando la función plotly.tools.mpl_to_plotly.

3. ¿Cuáles son algunas limitaciones de Plotly y Matplotlib? Plotly puede tener problemas con conjuntos de datos muy grandes o visualizaciones complejas, y requiere JavaScript para renderizar las visualizaciones. Matplotlib, por otro lado, tiene una curva de aprendizaje pronunciada debido a su API comprensiva y a veces compleja.