{"id":161905,"date":"2022-06-07T10:14:33","date_gmt":"2022-06-07T09:14:33","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=161905"},"modified":"2026-02-26T13:16:35","modified_gmt":"2026-02-26T12:16:35","slug":"hacer-data-visualisation-con-plotly","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/hacer-data-visualisation-con-plotly","title":{"rendered":"Hacer Data Visualisation gracias a Plotly"},"content":{"rendered":"\n

Es bueno saber que Plotly, antes de ser una conocida librer\u00eda Python, es una empresa con sede en Montreal que fue fundada por cuatro personas. Su objetivo es desarrollar herramientas de visualizaci\u00f3n y analizar datos. En este art\u00edculo, nos centraremos en la librer\u00eda Python plotly.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 otras herramientas ofrece Plotly?<\/h2>\n\n\n\n

Los productos de la empresa son muchos y variados. El framework Python Dash<\/b>, que permite el desarrollo de aplicaciones web, es uno de ellos. Ofrece aplicaciones web desplegadas a trav\u00e9s de un navegador web para compartir la visualizaci\u00f3n de datos en l\u00ednea. Chart studio<\/b> es otro ejemplo de herramienta creada por la empresa. Es una infraestructura de software<\/b> para almacenar gr\u00e1ficos en una interfaz p\u00fablica o privada. El modo p\u00fablico<\/b> pone a disposici\u00f3n de todos los usuarios varios gr\u00e1ficos predise\u00f1ados para que los descarguen.<\/p>\n\n\n\n

Entre las diferentes herramientas y librer\u00edas que ofrece Plotly<\/b> en el campo de la estad\u00edstica y el an\u00e1lisis de datos, a continuaci\u00f3n echaremos un vistazo a la famosa librer\u00eda Plotly.<\/b><\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1les son las librer\u00edas que ofrece Plotly para la visualizaci\u00f3n de datos?<\/h2>\n\n\n\n

1. Comparaci\u00f3n con matplotlib<\/h3>\n\n\n\n

Gracias al desarrollo de diferentes API, Plotly es una librer\u00eda disponible en varios lenguajes de programaci\u00f3n<\/b>, especialmente en Python (plotly.py), en Java (plotly.js), R, Julia, Matlab, etc. Permite la creaci\u00f3n de gr\u00e1ficos complejos y variados<\/b>. A continuaci\u00f3n, nos centraremos en Plotly en lenguaje Python<\/b> porque es el lenguaje m\u00e1s popular en Machine Learning<\/a>, adem\u00e1s de ser uno de los m\u00e1s f\u00e1ciles de aprender.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, en este lenguaje ya existe una librer\u00eda gr\u00e1fica, mucho m\u00e1s antigua que Plotly, llamada Matplotlib<\/a>.  Esta tambi\u00e9n permite crear varios gr\u00e1ficos en pocas l\u00edneas de c\u00f3digo y parece bastante exhaustiva.<\/p>\n\n\n\n

La pregunta que podr\u00edamos hacernos es, \u00bfen qu\u00e9 se diferencia Plotly de Matplotlib? \u00bfCu\u00e1l es el valor a\u00f1adido de Plotly?<\/p>\n\n\n\n

La respuesta est\u00e1 en los modos adicionales<\/b> que propone Plotly. De hecho, a diferencia de Matplotlib, Plotly es una librer\u00eda colaborativa e interactiva<\/b>. Gracias a Chart studio<\/b>, ofrece un servicio web y un modo colaborativo<\/b> que, como se ha mencionado anteriormente, permite descargar y guardar gr\u00e1ficos de datos en una cuenta personal. Es la interacci\u00f3n con los diferentes servidores de Plotly la que permite la creaci\u00f3n de este servicio web y el modo colaborativo<\/b>. Sin embargo, se puede activar un modo (importando el paquete offline) que impide difundir gr\u00e1ficos en la nube y hace que solo se pueda acceder a ellos en local. De este modo, se interrumpe la conexi\u00f3n entre los diferentes servidores de Plotly y se detiene el modo colaborativo.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, la visualizaci\u00f3n de datos con Plotly es m\u00e1s avanzada que con Matplotlib. Ofrece la creaci\u00f3n de m\u00e1s de 40 tipos de gr\u00e1ficos<\/b>, muy variados que van desde los cl\u00e1sicos hasta interactivos, pasando por animaciones y gr\u00e1ficos en 3D.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s de la facilidad de uso y la gran capacidad para personalizar los gr\u00e1ficos, otra gran ventaja de Plotly es su capacidad para detectar valores at\u00edpicos<\/b> en una base de datos, incluso si esta es muy grande. En efecto, con Plotly se puede beneficiar determinada informaci\u00f3n de los datos simplemente pasando el rat\u00f3n sobre el gr\u00e1fico<\/b>. As\u00ed, mediante la lectura del gr\u00e1fico, se pueden identificar y recuperar los valores at\u00edpicos.<\/p>\n\n\n\n

2. Las sublibrer\u00edas de Plotly<\/h3>\n\n\n\n

En esta secci\u00f3n, presentaremos algunas librer\u00edas importantes de Plotly. Cada una de ellas permite utilizar herramientas adicionales.<\/p>\n\n\n\n

plotly.offline<\/b> es una librer\u00eda que permite guardar los gr\u00e1ficos en el ordenador local y generarlos sin conexi\u00f3n, abri\u00e9ndolos en el navegador web.<\/p>\n\n\n\n

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  • plotly.plotly<\/b> es una sublibrer\u00eda que tiene la funci\u00f3n de hacer de enlace entre Plotly y tu m\u00e1quina local. En otras palabras, es una interfaz que contiene las funciones que deben ejecutarse seg\u00fan los comandos del servidor Plotly.<\/li>\n\n\n\n
  • plotly.graph.objects<\/b> proporciona objetos que contribuyen hacer trazos en los gr\u00e1ficos. Permite personalizar los gr\u00e1ficos.<\/li>\n\n\n\n
  • plotly.express<\/b> permite visualizar nuestros gr\u00e1ficos de forma inmediata.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    plotly.tools<\/b> proporciona varias herramientas adicionales. Por ejemplo, permite crear subplots, es decir, una serie de subgr\u00e1ficos.<\/p>\n\n\n\n

    3. Demostraci\u00f3n del funcionamiento de Plotly<\/h3>\n\n\n\n

    Para entender mejor el funcionamiento de Plotly, vamos a intentar visualizar datos<\/b> a trav\u00e9s de un ejemplo concreto. Para este paso, contamos con una base de datos en formato .csv, que da acceso a informaci\u00f3n del a\u00f1o 2016 sobre el sistema de alquiler de bicicletas en Chicago llamado Divvy<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

    Hist matplotlib vs plotly<\/h4>\n\n\n\n

    A continuaci\u00f3n se muestran 2 histogramas sencillos que muestran los diferentes tipos de viajes en Montreal. El primero es un gr\u00e1fico Matplotlib<\/b> y el segundo es un histograma Plotly<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

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    Observamos que los gr\u00e1ficos son bastante similares<\/b>. La principal diferencia es la disposici\u00f3n de varios botones visibles en la parte superior derecha del gr\u00e1fico creado con Plotly. Por ejemplo, el primer icono permite descargar el gr\u00e1fico directamente, lo que permite obtener una imagen de mejor calidad que si se hubiera guardado de otro modo.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    En la imagen de arriba, el segundo icono muestra que se trata de un bot\u00f3n disponible para ampliar el histograma. El resto de las opciones son otras caracter\u00edsticas para la interacci\u00f3n con el usuario<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

    Los mapas con Plotly<\/h4>\n\n\n\n

    Con Plotly, se pueden crear mapas para visualizar la cartograf\u00eda del planeta<\/b>, de un continente o incluso de una ciudad. Los mapas t\u00e9rmicos,<\/b> por ejemplo, son figuras t\u00e9rmicas que representan los datos en color seg\u00fan su frecuencia o posici\u00f3n. Los colores son visibles en un friso en forma de degradado. Por ejemplo, al hacer un mapa que muestre las frecuencias de nuestros datos, cuanto m\u00e1s frecuente sea el valor de un dato, m\u00e1s lejos estar\u00e1 su color en el friso del valor raro.<\/p>\n\n\n\n

    En nuestro caso pr\u00e1ctico, intentaremos visualizar, con ayuda de dos l\u00edneas dibujadas en un mapbox, los dos trayectos m\u00e1s largos realizados en bicicleta. Es decir, las rutas en las que el punto de partida y el punto final son los m\u00e1s alejados a nivel geogr\u00e1fico<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Como se ha mencionado m\u00e1s arriba, al pasar el rat\u00f3n <\/b>por encima de los datos visibles en el mapa, se puede obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre los datos en cuesti\u00f3n. En las dos im\u00e1genes siguientes se puede leer la latitud y la longitud de los dos puntos seleccionados.<\/p>\n\n\n\n

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    Los gr\u00e1ficos 3D<\/h3>\n\n\n\n

    Los gr\u00e1ficos en 3D<\/b>, que se crean f\u00e1cilmente con Plotly, permiten ofrecer mucha informaci\u00f3n en una sola representaci\u00f3n gr\u00e1fica. A continuaci\u00f3n, vemos la distribuci\u00f3n de una muestra de las estaciones de bicicleta en relaci\u00f3n con su longitud y latitud. Las estaciones est\u00e1n en la tercera dimensi\u00f3n distribuidas seg\u00fan su uso mensual. Est\u00e1n representadas por puntos de tama\u00f1o variable seg\u00fan la frecuencia de su uso. Adem\u00e1s, una estaci\u00f3n se representa en rojo<\/b> si es la m\u00e1s frecuentada por hombres y en azul<\/b> si es la m\u00e1s frecuentada por mujeres.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Los gr\u00e1ficos 3D son m\u00f3viles<\/b>. Se pueden girar y ampliar en todas las direcciones para obtener diferentes vistas, seg\u00fan sea necesario. Aqu\u00ed hay dos ejemplos en im\u00e1genes.<\/p>\n\n\n\n

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