Quais são as principais diferenças entre o Plotly e o Matplotlib?

O Plotly é conhecido por seus gráficos interativos e interface amigável, enquanto o Matplotlib é conhecido por sua flexibilidade e controle sobre todos os aspectos de uma figura. O Plotly é geralmente melhor para visualizações baseadas na web e interativas, enquanto o Matplotlib é melhor para criar gráficos estáticos e complexos com alta precisão.

Quais são algumas limitações do Plotly e do Matplotlib?

O Plotly pode ter dificuldades com conjuntos de dados muito grandes ou visualizações complexas, e requer JavaScript para renderizar as visualizações. Por outro lado, o Matplotlib tem uma curva de aprendizado íngreme devido à sua API abrangente e, às vezes, complexa.

Plotly vs Matplotlib: Qual é Melhor para Visualização de Dados?

Name: Oluwaseun Adeojo

Updated on 17/08/2023

A visualização de dados é um componente crucial de qualquer projeto de análise de dados. Ela tem o poder de transformar dados complexos em visuais fáceis de entender, permitindo-nos compreender rapidamente padrões e tendências intricadas. No ecossistema Python, duas bibliotecas surgiram como as principais na visualização de dados: o Plotly e o Matplotlib. Este artigo tem como objetivo fornecer uma comparação abrangente dessas duas bibliotecas, explorando suas características, pontos fortes e limitações. Também iremos investigar qual biblioteca é mais adequada para diferentes tarefas de visualização de dados.

O Plotly e o Matplotlib, embora ambos sejam poderosos por si só, oferecem capacidades e recursos diferentes que os tornam adequados para diferentes tipos de tarefas. Compreender essas diferenças é crucial para escolher a ferramenta certa para suas necessidades de visualização de dados. Nas seções a seguir, exploraremos essas bibliotecas em profundidade, fornecendo exemplos e comparações para ajudar você a tomar uma decisão informada.

O que é o Plotly?

O Plotly é uma biblioteca moderna e de código aberto para visualização de dados que fornece gráficos interativos e de alta qualidade. Ele permite que os usuários criem uma ampla variedade de visualizações, incluindo gráficos básicos como gráficos de linha, barra e pizza, bem como gráficos mais complexos, como gráficos 3D, mapas geográficos e mapas de calor. Uma das principais características do Plotly é sua interatividade. Os usuários podem fazer zoom, arrastar, passar o mouse sobre os pontos de dados e até mesmo clicar em elementos para acionar eventos.

O Plotly também é altamente personalizável, permitindo que os usuários modifiquem quase todos os aspectos de seus gráficos, desde cores e layout até fontes e eixos. Além disso, o Plotly suporta uma ampla gama de formatos para exportar suas visualizações, incluindo PNG, JPEG, SVG e PDF. Isso o torna uma ferramenta versátil para criar visualizações tanto para aplicativos web quanto para mídia impressa.

Aqui está um exemplo simples de como criar um gráfico de linha usando o Plotly:

import plotly.express as px
 
df = px.data.gapminder().query("country=='Canada'")
fig = px.line(df, x="year", y="lifeExp", title='Expectativa de vida no Canadá')
fig.show()

Neste exemplo, estamos usando o conjunto de dados gapminder disponível no Plotly Express e criando um gráfico de linha que mostra a expectativa de vida no Canadá ao longo dos anos.

Como o Plotly difere do Matplotlib?

Enquanto o Plotly se concentra em fornecer visualizações interativas e personalizáveis, o Matplotlib adota uma abordagem diferente. O Matplotlib é uma das bibliotecas de visualização de dados mais antigas e amplamente utilizadas em Python. Ele oferece um grande número de opções para criar gráficos estáticos, animados e interativos em 2D e 3D.

O Matplotlib é conhecido por sua flexibilidade e controle sobre todos os elementos de uma figura, incluindo tamanho da figura, dpi, localização do texto, cor, estilo, etc. Ele também é conhecido por sua capacidade de produzir figuras de qualidade de publicação em uma variedade de formatos físicos e ambientes interativos em várias plataformas. No entanto, essa flexibilidade tem um custo: a API do Matplotlib pode ser complexa e intimidadora para iniciantes.

Em contraste, a API do Plotly é mais amigável e intuitiva, o que a torna uma melhor escolha para aqueles que são novos na visualização de dados ou preferem uma abordagem mais direta para criar visualizações. No entanto, essa simplicidade às vezes pode limitar o nível de personalização que pode ser alcançado em comparação com o Matplotlib.

Aqui está um exemplo de criação de um gráfico de linha semelhante usando o Matplotlib:


```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

## Supondo que df seja um DataFrame do pandas com os mesmos dados do exemplo 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('Expectativa de vida no Canadá')
plt.xlabel('Ano')
plt.ylabel('Expectativa de vida')
plt.grid(True)
plt.show()

Neste exemplo, estamos criando um gráfico de linha que mostra a expectativa de vida no Canadá ao longo dos anos, semelhante ao exemplo anterior do Plotly. No entanto, como você pode ver, o código é um pouco mais detalhado e requer mais configuração manual.

Qual biblioteca é melhor para visualização de dados: Plotly ou Matplotlib?

Determinar qual biblioteca é "melhor" para visualização de dados depende em grande parte das necessidades e preferências específicas do usuário. Tanto o Plotly quanto o Matplotlib têm seus pontos fortes e podem ser usados efetivamente para diferentes tipos de tarefas.

O Plotly se destaca na criação de visualizações interativas e baseadas na web. Sua API amigável ao usuário e alto nível de personalização tornam-no uma ótima escolha para criar gráficos visualmente atraentes e interativos para aplicativos web. Além disso, a capacidade do Plotly de lidar eficientemente com grandes conjuntos de dados e seu suporte para uma ampla gama de formatos de exportação tornam-no uma ferramenta versátil tanto para exploração quanto para apresentação de dados.

Por outro lado, o Matplotlib se destaca na criação de gráficos estáticos e complexos com alta precisão. Sua API abrangente e controle granular sobre todos os aspectos de uma figura tornam-no a biblioteca preferida para criar visualizações de qualidade de publicação. Além disso, a ampla variedade de tipos de gráficos suportados pelo Matplotlib e sua integração com outras bibliotecas Python, como NumPy e Pandas, tornam-no uma ferramenta poderosa para computação científica e aplicações técnicas.

Outra alternativa ao Matplotlib e ao Ploty: PyGWalker

PyGWalker (pronunciado como "Pig Walker") é uma combinação peculiar de "Python binding of Graphic Walker". Ele combina o Jupyter Notebook (ou outros notebooks baseados em Jupyter) com o Graphic Walker (opens in a new tab). Os cientistas de dados agora podem construir visualizações de dados usando arrastar e soltar simples, em vez de usar códigos Python!

Você pode experimentar o PyGWalker agora mesmo no Google Colab (opens in a new tab), Kaggle Code (opens in a new tab), (opens in a new tab), ou na Demo Online do Graphic Walker (opens in a new tab)!

Aqui está como começar rapidamente com o PyGWalker:

Configurando o pygwalker

Antes de começar, certifique-se de instalar os pacotes necessários através da linha de comando usando pip ou conda. Usando o Pip: Para instalar o PygWalker, basta executar

pip install pygwalker

Se você deseja manter sua versão atualizada com o último lançamento, tente:

pip install pygwalker --upgrade

Alternativamente, você também pode usar

pip install pygwalker --upgrade --pre

para obter os recursos e correções de bugs mais recentes.

Usando o Conda-forge:

Para instalar o PygWalker através do conda-forge, execute um dos seguintes comandos:

conda install -c conda-forge pygwalker

mamba install -c conda-forge pygwalker

Para obter mais ajuda, consulte o conda-forge feedstock.

Executando o PyGWalker

Depois de instalar o PygWalker, você pode começar a usá-lo no Jupyter Notebook importando o pandas e o PygWalker.

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

O PygWalker se integra perfeitamente ao seu fluxo de trabalho existente. Por exemplo, para chamar o Graphic Walker com um dataframe, você pode carregar seus dados usando o pandas e então executar:

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

Se você estiver usando polars (versão pygwalker>=0.1.4.7a0), você também pode usar o PygWalker assim:

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

Para obter ainda mais flexibilidade, você pode experimentar o PygWalker online através do Binder (opens in a new tab), Google Colab (opens in a new tab), ou Kaggle Code (opens in a new tab).

É isso. Agora você tem uma interface de usuário semelhante ao Tableau para analisar e visualizar dados arrastando e soltando variáveis. PyGWalker com uma interface semelhante ao Tableau

Existem limitações ao usar qualquer uma das bibliotecas?

Como qualquer ferramenta, o Plotly e o Matplotlib têm suas limitações. Para o Plotly, uma das principais limitações é o desempenho com conjuntos de dados grandes. Embora o Plotly possa lidar com conjuntos de dados grandes de maneira mais eficiente do que muitas outras bibliotecas de visualização, ele ainda pode ter problemas com conjuntos de dados muito grandes ou visualizações complexas, resultando em tempos de renderização mais lentos.

Outra limitação do Plotly é sua dependência do JavaScript para renderização. Isso significa que os usuários devem ter JavaScript habilitado em seus navegadores para visualizar as visualizações do Plotly. Embora isso não seja um problema para a maioria dos navegadores da web modernos, pode ser um problema para usuários com navegadores mais antigos ou aqueles que desativaram o JavaScript por motivos de segurança.

O Matplotlib, por outro lado, tem uma curva de aprendizado acentuada devido a sua API abrangente e às vezes complexa. Embora isso dê aos usuários um alto grau de controle sobre suas visualizações, também pode dificultar para os iniciantes começarem a usar a biblioteca. Além disso, o foco do Matplotlib em gráficos estáticos e complexos significa que ele não possui alguns dos recursos interativos que tornam o Plotly tão atraente para aplicativos baseados na web.

É possível usar o Plotly e o Matplotlib juntos?

Sim, o Plotly e o Matplotlib podem ser usados juntos no mesmo projeto. Na verdade, o Plotly pode até mesmo converter figuras do Matplotlib em figuras interativas do Plotly usando a função plotly.tools.mpl_to_plotly. Isso permite que os usuários aproveitem as vantagens de ambas as bibliotecas, usando o Matplotlib para gráficos estáticos complexos e o Plotly para visualizações interativas baseadas na web.

Aqui está um exemplo de como converter uma figura do Matplotlib em uma figura do Plotly:

import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.tools as tls
 
## Cria uma figura simples do Matplotlib
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])
 
## Converte a figura em uma figura do Plotly
plotly_fig = tls.mpl_to_plotly(plt.gcf())
plotly_fig.show()

Neste exemplo, primeiro criamos um gráfico de linhas simples usando o Matplotlib. Em seguida, convertemos essa figura em uma figura do Plotly usando a função mpl_to_plotly do módulo plotly.tools. A figura resultante é uma figura interativa do Plotly que mantém a aparência e a sensação da figura original do Matplotlib.

Comparando o Plotly e o Matplotlib com outras bibliotecas

Embora o Plotly e o Matplotlib sejam duas das bibliotecas de visualização de dados mais populares em Python, eles não são as únicas opções. Existem muitas outras bibliotecas disponíveis que oferecem recursos e capacidades diferentes. Uma dessas bibliotecas é o Seaborn, que é construído em cima do Matplotlib e fornece uma interface de alto nível para criar gráficos estatísticos atraentes.

O Seaborn se integra bem à pilha PyData, incluindo suporte para estruturas de dados numpy e pandas e rotinas estatísticas do scipy e statsmodels. Ele também possui temas incorporados para estilizar gráficos do matplotlib. Embora o Seaborn não ofereça o mesmo nível de interatividade que o Plotly, ele se destaca na criação de visualizações estatísticas complexas com menos linhas de código.

Conclusão

Em conclusão, tanto o Plotly quanto o Matplotlib são ferramentas poderosas para visualização de dados em Python. A escolha entre eles depende das necessidades específicas do seu projeto e de suas preferências pessoais. Ao entender os pontos fortes e as limitações de cada biblioteca, você pode tomar uma decisão informada e escolher a ferramenta que melhor se adapta às suas necessidades. Seja criando gráficos de linha simples para um aplicativo da web ou gráficos 3D complexos para um artigo científico, existe uma biblioteca Python perfeita para suas necessidades.

FAQ

Quais são as principais diferenças entre o Plotly e o Matplotlib? O Plotly é conhecido por seus gráficos interativos e interface amigável, enquanto o Matplotlib é conhecido por sua flexibilidade e controle sobre todos os aspectos de uma figura. O Plotly é geralmente melhor para visualizações baseadas na web e interativas, enquanto o Matplotlib é melhor para criar gráficos estáticos e complexos com alta precisão.
O Plotly e o Matplotlib podem ser usados juntos? Sim, o Plotly e o Matplotlib podem ser usados juntos no mesmo projeto. O Plotly pode até converter figuras do Matplotlib em figuras interativas do Plotly usando a função plotly.tools.mpl_to_plotly.
Quais são algumas limitações do Plotly e do Matplotlib? O Plotly pode ter dificuldades com conjuntos de dados muito grandes ou visualizações complexas, e requer JavaScript para renderizar as visualizações. Por outro lado, o Matplotlib tem uma curva de aprendizado íngreme devido à sua API abrangente e, às vezes, complexa.