{"id":168648,"date":"2026-01-28T12:53:20","date_gmt":"2026-01-28T11:53:20","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=168648"},"modified":"2026-02-06T04:34:01","modified_gmt":"2026-02-06T03:34:01","slug":"datenvisualisierung-mit-plotly","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/datenvisualisierung-mit-plotly","title":{"rendered":"Datenvisualisierung mit Plotly"},"content":{"rendered":"

\u00dcbrigens, wusstest Du, dass Plotly, bevor es eine sehr bekannte Python-Bibliothek wurde, ein Unternehmen mit Sitz in Montreal ist, das von vier Personen gegr\u00fcndet wurde ?<\/h2>\n

Ihr Ziel ist es, Werkzeuge zur Visualisierung sowie zur Analyse von Daten<\/a> zu entwickeln. In diesem Artikel werden wir uns insbesondere mit der Python-Bibliothek plotly besch\u00e4ftigen.<\/h2>\n

Welche Tools bietet Plotly an ?<\/h3>\nDie Produktionen des Unternehmens sind vielf\u00e4ltig und abwechslungsreich. Dazu geh\u00f6rt auch das Python-Framework<\/a> Dash<\/strong>, mit dem Webanwendungen entwickelt werden k\u00f6nnen. Es bietet Webanwendungen, die \u00fcber einen Webbrowser eingesetzt werden und es erm\u00f6glichen, Datenvisualisierungen online zu teilen. Chart studio ist ein weiteres Beispiel f\u00fcr Tools, die von dem Unternehmen entwickelt wurden.\n\nEs handelt sich um eine Software-Infrastruktur<\/strong>, die es erm\u00f6glicht, Grafiken auf einer Oberfl\u00e4che \u00f6ffentlich oder privat zu speichern. Im \u00f6ffentlichen Modus stehen allen Nutzern verschiedene vorgefertigte Grafiken zur Verf\u00fcgung, die heruntergeladen werden k\u00f6nnen.\n\nVon den verschiedenen Tools und Bibliotheken<\/strong>, die Plotly im Bereich Statistik und Datenanalyse anbietet, werden wir uns im Folgenden mit der ber\u00fchmten Plotly-Bibliothek<\/strong> besch\u00e4ftigen.\n

Welche Bibliotheken bietet Plotly f\u00fcr die Datenvisualisierung?<\/h3>\n

1. Vergleich mit matplotlib<\/h4>\nDank der Entwicklung verschiedener APIs ist Plotly eine Bibliothek, die in mehreren Programmiersprachen verf\u00fcgbar ist, z. B. in Python<\/a> (plotly.py), Java (plotly.js), R, Julia, Matlab etc. Mit ihr lassen sich komplexe und vielf\u00e4ltige Graphen erstellen. Im Folgenden werden wir uns mit Plotly in der Programmiersprache Python besch\u00e4ftigen, da sie die beliebteste Sprache f\u00fcr Machine Learning ist und au\u00dferdem eine der am leichtesten zu erlernenden Sprachen. \n\nAllerdings gibt es in dieser Sprache bereits eine Grafikbibliothek namens Matplotlib, die viel \u00e4lter als Plotly ist. Diese erm\u00f6glicht es ebenfalls, verschiedene Grafiken in wenigen Zeilen Code zu erstellen und scheint ziemlich umfassend zu sein.\n\nDie Frage, die man sich stellen k\u00f6nnte, ist: Wie unterscheidet sich Plotly von Matplotlib<\/strong>? Was ist der Mehrwert von Plotly?\n\nDie Antwort liegt in den zus\u00e4tzlichen Modi, die Plotly anbietet. Im Gegensatz zu Matplotlib ist Plotly eine kollaborative und interaktive Bibliothek. Mit Chart Studio bietet sie einen Webservice und einen kollaborativen Modus, der, wie oben erw\u00e4hnt, das Hochladen und Speichern von Datendiagrammen auf einem pers\u00f6nlichen Konto erm\u00f6glicht. Es ist die Interaktion mit den verschiedenen Servern von Plotly, die die Erstellung dieses Webdienstes und den kollaborativen Modus erm\u00f6glicht. Aber es ist dennoch m\u00f6glich, einen Modus zu aktivieren (durch das Importieren des Offline-Pakets), der es erm\u00f6glicht, die \u00dcbertragung der Grafiken in die Cloud zu verhindern und sie nur lokal zug\u00e4nglich zu machen. So wird die Verbindung zwischen den verschiedenen Plotly-Servern unterbrochen und der kollaborative Modus gestoppt. \n\nDar\u00fcber hinaus ist die Visualisierung von Daten mit Plotly weiter entwickelt als die mit Matplotlib. Sie bietet die Erstellung von \u00fcber 40 verschiedenen Diagrammtypen, von klassischen Diagrammen bis hin zu interaktiven Diagrammen, Animationen und 3D-Diagrammen.\n\nNeben der einfachen Bedienung und der M\u00f6glichkeit, die Grafiken anzupassen, ist ein weiterer gro\u00dfer Vorteil von Plotly die F\u00e4higkeit, Ausrei\u00dfer in einer Datenbank zu erkennen, selbst wenn diese sehr gro\u00df ist. Mit Plotly ist es m\u00f6glich, Informationen \u00fcber die Daten zu erhalten, indem du einfach mit der Maus auf das Diagramm zeigst. So kann man durch das Lesen des Graphen Ausrei\u00dfer erkennen und abrufen.\n

2. Die Unterbibliotheken von Plotly<\/h4>\nIn diesem Abschnitt werden wir einige wichtige Plotly-Bibliotheken vorstellen, von denen jede einzelne die Verwendung zus\u00e4tzlicher Werkzeuge erm\u00f6glicht.\n
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  • plotly.offline ist eine Bibliothek, die es dir erm\u00f6glicht, Graphen auf deinem lokalen Computer zu behalten und sie offline zu erzeugen, indem du sie in deinem Webbrowser \u00f6ffnest.<\/li>\n \t
  • plotly.plotly ist eine Unterbibliothek, deren Aufgabe es ist, die Verbindung zwischen Plotly und deinem lokalen Rechner herzustellen. Sie ist, mit anderen Worten, eine Schnittstelle, die die Funktionen enth\u00e4lt, die auf Befehl des Plotly-Servers ausgef\u00fchrt werden.<\/li>\n \t
  • plotly.graph.objects stellt Objekte zur Verf\u00fcgung, die dir helfen, deine Grafiken zu zeichnen. Es erm\u00f6glicht dir, deine Graphen anzupassen.<\/li>\n \t
  • plotly.express erm\u00f6glicht es, unsere Grafiken sofort anzuzeigen.\nplotly.tools stellt verschiedene zus\u00e4tzliche Werkzeuge zur Verf\u00fcgung. Zum Beispiel kann man damit Subplots erstellen, also eine Gruppe von Teilgrafiken.<\/li>\n<\/ul>\n

    3. Demo der Plotly-Funktionen<\/h4>\nUm die Funktionsweise von Plotly besser zu verstehen, werden wir nun versuchen, Daten anhand eines konkreten Beispiels zu visualisieren. F\u00fcr diesen Schritt steht uns eine Datenbank in Form einer csv-Datei<\/strong> zur Verf\u00fcgung, die Zugang zu Informationen aus dem Jahr 2016 \u00fcber das Fahrradverleihsystem in Chicago namens Divvy bietet.<\/strong>\n
    Hist matplotlib vs plotly<\/h5>\nUnten siehst du zwei einfache Histogramme<\/strong>, die die verschiedenen Arten der Fortbewegung in Montreal anzeigen.\n\nDas erste ist ein Matplotlib<\/strong>-Diagramm und das zweite ein Histogramm von Plotly.\n
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"
    <\/figcaption><\/figure>\n
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\n\n
    <\/figcaption><\/figure>\nEs f\u00e4llt auf, dass die Graphen recht \u00e4hnlich<\/strong> sind. Der Hauptunterschied besteht in der Anordnung mehrerer sichtbarer Schaltfl\u00e4chen oben rechts in dem mit Plotly erstellten Diagramm. Als Beispiel dient das erste Symbol, mit dem der Graph direkt heruntergeladen<\/strong> werden kann, wodurch das Bild eine bessere Qualit\u00e4t hat, als wenn es auf andere Weise gespeichert worden w\u00e4re.\n
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\n\n
    <\/figcaption><\/figure>\nIm Bild oben zeigt das zweite Symbol, dass es sich um eine Schaltfl\u00e4che handelt, die zum Vergr\u00f6\u00dfern des Histogramms verf\u00fcgbar ist. Die restlichen Optionen sind weitere Funktionen, die eine Interaktion mit dem Nutzer erm\u00f6glichen.\n
    Maps mit Plotly<\/h5>\nMit Plotly<\/strong> ist es m\u00f6glich, Karten zu erstellen, um die Kartografie der Erdkugel, eines Kontinents oder auch einer Stadt zu visualisieren.\n\nHeatmaps sind z. B. thermische Figuren, die Daten je nach H\u00e4ufigkeit oder Position farblich darstellen. Die Farben sind auf einer Heatmap in Form eines Farbverlaufs sichtbar. Wenn wir zum Beispiel eine Map erstellen, die die H\u00e4ufigkeiten unserer Daten zeigt, gilt: Je h\u00e4ufiger ein Datenwert auftritt, desto weiter entfernt sich seine Farbe auf der Map von einem seltenen Wert.\n\nIn unserem praktischen Fall wollen wir mithilfe von zwei Geraden, die wir auf einer Mapbox zeichnen<\/strong>, die beiden l\u00e4ngsten Fahrten mit dem Fahrrad anzeigen. Das hei\u00dft, die Strecken, bei denen Start- und Zielpunkt geografisch am weitesten entfernt sind.\n
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\n\n
    <\/figcaption><\/figure>\nWie bereits erw\u00e4hnt, kann man durch Zeigen mit der Maus auf die auf der Karte sichtbaren Daten weitere Informationen zu diesen Daten erhalten.\n\nIn den beiden Bildern unten liest man den Breiten- und L\u00e4ngengrad der beiden ausgew\u00e4hlten Punkte.\n
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\n\n
    <\/figcaption><\/figure>\n
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\n\n
    <\/figcaption><\/figure>\n
    3D Graphen<\/h5>\n3D-Graphen,<\/strong> die mit Plotly leicht erstellt werden k\u00f6nnen, erm\u00f6glichen es, viele Informationen mithilfe einer einzigen grafischen Darstellung zu liefern. Unten siehst du die Verteilung einer Stichprobe von Fahrradstationen, die von Personen genutzt werden, in Bezug auf ihren L\u00e4ngen- und Breitengrad. Die Stationen sind in der dritten Dimension nach ihrer monatlichen Nutzung verteilt.\n\nSie werden durch Punkte dargestellt, die je nach H\u00e4ufigkeit ihrer Nutzung gr\u00f6\u00dfer oder kleiner sind.\n\nAu\u00dferdem wird eine Station rot dargestellt, wenn sie am h\u00e4ufigsten von M\u00e4nnern genutzt wird, und blau, wenn sie am h\u00e4ufigsten von Frauen genutzt wird.\n
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\n\n
    <\/figcaption><\/figure>\nDie 3D-Grafiken sind beweglich.<\/strong> Sie k\u00f6nnen gedreht und in alle Richtungen gezoomt werden, um je nach Bedarf verschiedene Ansichten zu erhalten. Hier sind zwei Beispiele in Bildern.\n\n