Plotly vs Matplotlib : Lequel est meilleur pour la visualisation de données

Name

Oluwaseun Adeojo

Published on 17/08/2023

(opens in a new tab) (opens in a new tab) (opens in a new tab) (opens in a new tab) (opens in a new tab) (opens in a new tab)

La visualisation de données est un élément crucial de tout projet d'analyse de données. Elle a le pouvoir de transformer des données complexes en graphiques faciles à comprendre, nous permettant de comprendre rapidement des schémas et tendances complexes. Dans l'écosystème Python, deux bibliothèques se sont imposées comme les leaders de la visualisation de données : Plotly et Matplotlib. Cet article vise à fournir une comparaison complète de ces deux bibliothèques, en explorant leurs fonctionnalités, leurs forces et leurs limitations. Nous nous pencherons également sur la question de laquelle de ces deux bibliothèques convient le mieux à différentes tâches de visualisation de données.

Plotly et Matplotlib, tout en étant puissantes chacune à leur manière, offrent des capacités et des fonctionnalités différentes qui les rendent adaptées à différents types de tâches. Comprendre ces différences est essentiel pour choisir le bon outil pour vos besoins en matière de visualisation de données. Dans les sections suivantes, nous explorerons ces bibliothèques en détail, en fournissant des exemples et des comparaisons pour vous aider à prendre une décision éclairée.

Qu'est-ce que Plotly ?

Plotly est une bibliothèque moderne et open-source de visualisation de données qui permet de créer des graphiques interactifs et de haute qualité. Elle permet aux utilisateurs de créer une grande variété de visualisations, y compris des graphiques de base tels que les graphiques en ligne, à barres et circulaires, ainsi que des visualisations plus complexes telles que des graphiques en 3D, des cartes géographiques et des cartes de chaleur. L'une des principales caractéristiques de Plotly est son interactivité. Les utilisateurs peuvent zoomer, déplacer, survoler les points de données et même cliquer sur des éléments pour déclencher des événements.

Plotly est également hautement personnalisable, permettant aux utilisateurs de modifier presque tous les aspects de leurs graphiques, des couleurs et de la mise en page aux polices et aux axes. De plus, Plotly prend en charge une large gamme de formats pour exporter vos visualisations, y compris PNG, JPEG, SVG et PDF. Cela en fait un outil polyvalent pour créer des visualisations à la fois pour les applications web et les médias imprimés.

Voici un exemple simple de création d'un graphique en ligne à l'aide de Plotly :

import plotly.express as px
 
df = px.data.gapminder().query("country=='Canada'")
fig = px.line(df, x="year", y="lifeExp", title='Espérance de vie au Canada')
fig.show()

Dans cet exemple, nous utilisons l'ensemble de données "gapminder" disponible dans Plotly Express et nous créons un graphique en ligne qui montre l'espérance de vie au Canada au fil des années.

En quoi Plotly est-il différent de Matplotlib ?

Alors que Plotly met l'accent sur la fourniture de visualisations interactives et personnalisables, Matplotlib adopte une approche différente. Matplotlib est l'une des bibliothèques de visualisation de données les plus anciennes et les plus largement utilisées en Python. Elle offre un grand nombre d'options pour créer des tracés statiques, animés et interactifs en 2D et en 3D.

Matplotlib est connue pour sa flexibilité et son contrôle sur chaque élément d'une figure, y compris la taille de la figure, la résolution, l'emplacement du texte, la couleur, le style, etc. Elle est également connue pour sa capacité à produire des chiffres de qualité publication dans une variété de formats pour des copies papier et des environnements interactifs sur différentes plates-formes. Cependant, cette flexibilité a un coût : l'API de Matplotlib peut être complexe et intimidante pour les débutants.

En revanche, l'API de Plotly est plus conviviale et intuitive, ce qui en fait un meilleur choix pour ceux qui sont nouveaux dans la visualisation de données ou qui préfèrent une approche plus directe pour créer des visualisations. Cependant, cette simplicité peut parfois limiter le niveau de personnalisation qui peut être atteint par rapport à Matplotlib.

Voici un exemple de création d'un graphique en ligne similaire en utilisant Matplotlib :

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
 
## En supposant que df est un DataFrame pandas avec les mêmes données que dans l'exemple précédent
df = pd.DataFrame({
    'année': [1952, 1957, 1962, 1967, 1972, 1977, 1982, 1987, 1992, 1997, 2002, 2007],
    'espérance de vie': [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['année'], df['espérance de vie'])
plt.title('Espérance de vie au Canada')
plt.xlabel('Année')
plt.ylabel('Espérance de vie')
plt.grid(True)
plt.show()

Dans cet exemple, nous créons un graphique en ligne qui montre l'espérance de vie au Canada au fil des années, similaire à l'exemple précédent avec Plotly. Cependant, comme vous pouvez le voir, le code est un peu plus verbeux et nécessite une configuration plus manuelle.

Laquelle de ces deux bibliothèques est meilleure pour la visualisation de données : Plotly ou Matplotlib ?

Déterminer quelle bibliothèque est "meilleure" pour la visualisation de données dépend largement des besoins spécifiques et des préférences de l'utilisateur. Plotly et Matplotlib ont leurs forces respectives et peuvent être utilisés efficacement pour différents types de tâches.

Plotly brille lorsqu'il s'agit de créer des visualisations interactives et basées sur le web. Son API conviviale et son haut niveau de personnalisation en font un excellent choix pour créer des graphiques attrayants et interactifs pour les applications web. De plus, la capacité de Plotly à gérer efficacement de grands ensembles de données et son support pour une large gamme de formats d'exportation en font un outil polyvalent pour l'exploration et la présentation des données.

D'un autre côté, Matplotlib excelle dans la création de graphiques statiques et complexes avec une grande précision. Son API complète et son contrôle précis sur tous les aspects d'une figure en font la bibliothèque de référence pour créer des visualisations de qualité publication. De plus, la large gamme de types de graphiques pris en charge par Matplotlib et son intégration avec d'autres bibliothèques Python telles que NumPy et Pandas en font un outil puissant pour le calcul scientifique et les applications techniques.

Une autre alternative à Matplotlib et Plotly : PyGWalker

PyGWalker (prononcé comme "Pig Walker") est un portemanteau excentrique de "Python binding of Graphic Walker". Il fusionne Jupyter Notebook (ou d'autres notebooks basés sur Jupyter) avec Graphic Walker (opens in a new tab). Les scientifiques des données peuvent désormais construire des visualisations de données en faisant simplement glisser et déposer, au lieu d'utiliser des codes Python!

Vous pouvez essayer PyGWalker dès maintenant sur Google Colab (opens in a new tab), Kaggle Code (opens in a new tab), (opens in a new tab), ou le Graphic Walker Online Demo (opens in a new tab) !

Voici comment vous pouvez rapidement commencer avec PyGWalker:

Installation de pygwalker

Avant de commencer, assurez-vous d'installer les packages nécessaires via la ligne de commande en utilisant pip ou conda. Utilisation de Pip: Pour installer PygWalker, lancez simplement

pip install pygwalker

Si vous voulez garder votre version à jour avec la dernière version, essayez:

pip install pygwalker --upgrade

Alternativement, vous pouvez aussi utiliser

pip install pygwalker --upgrade --pre

pour obtenir les dernières fonctionnalités et corrections de bugs.

Utilisation de Conda-forge:

Pour installer PygWalker via conda-forge, lancez soit

conda install -c conda-forge pygwalker

ou

mamba install -c conda-forge pygwalker

Pour plus d'aide, consultez la fiche conda-forge.

Exécution de PyGWalker

Une fois que vous avez installé Pygwalker, vous pouvez commencer à l'utiliser dans Jupyter Notebook en important pandas et PygWalker.

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

PygWalker s'intègre facilement à votre flux de travail existant. Par exemple, pour appeler Graphic Walker avec un dataframe, vous pouvez charger vos données en utilisant pandas, puis exécuter:

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

Si vous utilisez polars (version pygwalker>=0.1.4.7a0), vous pouvez également utiliser PygWalker de cette manière:

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

Pour encore plus de flexibilité, vous pouvez essayer PygWalker en ligne sur Binder (opens in a new tab), Google Colab (opens in a new tab), ou Kaggle Code (opens in a new tab).

C'est tout. Maintenant, vous disposez d'une interface utilisateur similaire à Tableau pour analyser et visualiser des données en faisant simplement glisser et déposer des variables.

Y a-t-il des limitations à l'utilisation de l'une ou l'autre bibliothèque?

Comme tout outil, à la fois Plotly et Matplotlib ont leurs limitations. Pour Plotly, l'une des principales limitations est sa performance avec de grands ensembles de données. Alors que Plotly peut gérer de grands ensembles de données de manière plus efficace que de nombreuses autres bibliothèques de visualisation, il peut toujours avoir du mal avec des ensembles de données très volumineux ou des visualisations complexes, ce qui entraîne des temps de rendu plus lents.

Une autre limitation de Plotly est sa dépendance à l'égard de JavaScript pour le rendu. Cela signifie que les utilisateurs doivent avoir JavaScript activé dans leur navigateur pour visualiser les visualisations de Plotly. Bien que cela ne pose pas de problème pour la plupart des navigateurs Web modernes, cela peut poser problème aux utilisateurs ayant des navigateurs plus anciens ou aux utilisateurs ayant désactivé JavaScript pour des raisons de sécurité.

Matplotlib, en revanche, a une courbe d'apprentissage abrupte en raison de son API complète et parfois complexe. Bien que cela donne aux utilisateurs un haut degré de contrôle sur leurs visualisations, cela peut aussi rendre difficile pour les débutants de commencer avec la bibliothèque. De plus, l'accent de Matplotlib sur les tracés statiques et complexes signifie qu'il manque certaines des fonctionnalités interactives qui rendent Plotly si attrayant pour les applications Web.

Est-ce que Plotly et Matplotlib peuvent être utilisés ensemble?

Oui, Plotly et Matplotlib peuvent être utilisés ensemble dans le même projet. En fait, Plotly peut même convertir des figures Matplotlib en figures Plotly interactives à l'aide de la fonction plotly.tools.mpl_to_plotly. Cela permet aux utilisateurs de tirer parti des points forts des deux bibliothèques, en utilisant Matplotlib pour les tracés statiques complexes et Plotly pour les visualisations interactives et basées sur le Web.

Voici un exemple de conversion d'une figure Matplotlib en une figure Plotly:

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

Dans cet exemple, nous créons d'abord un simple graphique linéaire en utilisant Matplotlib. Nous convertissons ensuite cette figure en une figure Plotly en utilisant la fonction mpl_to_plotly du module plotly.tools. La figure résultante est une figure Plotly interactive qui conserve le aspect de la figure Matplotlib d'origine.

Comparaison de Plotly et Matplotlib avec d'autres bibliothèques

Bien que Plotly et Matplotlib soient deux des bibliothèques de visualisation de données les plus populaires en Python, ce ne sont pas les seules options. Il existe de nombreuses autres bibliothèques disponibles qui offrent différentes fonctionnalités et capacités. Une de ces bibliothèques est Seaborn, qui est construite sur Matplotlib et fournit une interface de haut niveau pour créer des graphiques statistiques attrayants.

Seaborn s'intègre bien à la pile PyData, notamment la prise en charge des structures de données numpy et pandas et des routines statistiques de scipy et statsmodels. Il dispose également de thèmes intégrés pour styliser les graphiques matplotlib. Bien que Seaborn n'offre pas le même niveau d'interactivité que Plotly, il excelle dans la création de visualisations statistiques complexes avec moins de lignes de code.

Conclusion

En conclusion, Plotly et Matplotlib sont tous deux des outils puissants pour la visualisation des données en Python. Le choix entre les deux dépend des besoins spécifiques de votre projet et de vos préférences personnelles. En comprenant les points forts et les limitations de chaque bibliothèque, vous pouvez prendre une décision éclairée et choisir l'outil qui correspond le mieux à vos besoins. Que vous créiez des graphiques linéaires simples pour une application web ou des graphiques 3D complexes pour un article scientifique, il existe une bibliothèque Python adaptée à vos besoins.

FAQ

1. Quelles sont les principales différences entre Plotly et Matplotlib ? Plotly est connu pour ses graphiques interactifs et son interface conviviale, tandis que Matplotlib est connu pour sa flexibilité et son contrôle sur tous les aspects d'une figure. Plotly est généralement préférable pour les visualisations basées sur le web et interactives, tandis que Matplotlib est préférable pour créer des graphiques statiques et complexes avec une grande précision.

2. Peut-on utiliser Plotly et Matplotlib ensemble ? Oui, Plotly et Matplotlib peuvent être utilisés ensemble dans le même projet. Plotly peut même convertir les figures Matplotlib en figures Plotly interactives en utilisant la fonction plotly.tools.mpl_to_plotly.

3. Quelles sont certaines limitations de Plotly et Matplotlib ? Plotly peut avoir des difficultés avec des ensembles de données très volumineux ou des visualisations complexes, et il nécessite JavaScript pour rendre les visualisations. Matplotlib, en revanche, a une courbe d'apprentissage abrupte en raison de son API exhaustive et parfois complexe.