Willkommen in der Welt von Plotly! In diesem ersten Kapitel lernst du verschiedene Wege kennen, Diagramme zu erstellen, und erhältst eine Einführung in univariate Visualisierungen. Anschließend baust du mehrere beliebte Diagrammtypen, darunter Boxplots und Histogramme, und erfährst, wie du sie mit den Plotly-Farboptionen gestaltest.

Plotly und die Plotly Figure

Mit einer Plotly Figure spielen

Eine Plotly-Grafik reparieren

Univariate Visualisierungen

Balkendiagramm der Schülerpunkte

Boxplot der Unternehmensumsätze

Histogramm der Unternehmensumsätze

Farben anpassen

Welche Farbe haben wir verwendet?

Balkendiagramm der Schülernoten einfärben

Nebeneinanderstehende Boxplots der Umsätze mit Farbe

Umsatz-Histogramm mit gestapelten Balken

Einführung in Plotly

Erweitere dein Plotly-Werkzeugset, während du bivariate Visualisierungen erkundest und umsetzt. Danach lernst du, wie du deine Diagramme mit Anmerkungen, Hover-Informationen, Legenden sowie benutzerdefinierten Achsentiteln und -skalen optisch aufwertest.

Bivariate Visualisierungen

Ein Streudiagramm mit bestimmten Farben erstellen

Ein Liniendiagramm erstellen

Korrelationen von Vogelmerkmalen

Hover-Informationen und Legenden anpassen

Legende: BIP vs. Lebenserwartung

Unser BIP-Plot verbessern

Anmerkungen hinzufügen

Deine Ersparnisse annotieren

Ein fröhlicheres Histogramm

Achsen eines Plots bearbeiten

Der Parameter für die Log-Skala

Basketball-Stats analysieren

Wissenschaftliche Forschung gestalten

Diagramme anpassen

Hebe deine Plotly-Diagramme mit fortgeschrittenen Anpassungen auf die nächste Stufe. In praxisnahen Übungen lernst du, mehrere interaktive Diagrammtypen im selben Plot zu überlagern (zum Beispiel ein Balkendiagramm mit einer darüberliegenden Linie). Anschließend erstellst du Zeitreihen-Selektoren, etwa Year to Date (YTD), um in deine Liniendiagramme hinein- und herauszuzoomen.

Subplots

Umsatz-Boxdiagramme als Subplots

Histogramm-Subplots der Umsätze

Mehrere Plots übereinanderlegen

Monatliche Temperaturen übereinandergelegt

Maximaltemperaturen hinzufügen

Zeit-Schaltflächen

Ein Time-Button-Dictionary

Zeit-Buttons in unserem Niederschlagsdiagramm

Finanz-Liniendiagramm mit benutzerdefinierten Zeit-Buttons

Erweiterte Anpassungen

In diesem letzten Kapitel nutzt du die erweiterte Benutzerinteraktivität von Plotly und lernst, Buttons, Dropdowns und Slider zu erstellen, die alles verändern – von Diagrammtypen über Anmerkungen bis hin zu vielem mehr. Bring deine Plotly-Skills aufs nächste Level und baue wirklich interaktive Nutzererlebnisse.

Eigene Buttons

Buttons für den Niederschlags-Plottyp

Anmerkungen mit Buttons ändern

Dropdowns

Dropdown für Wachstumsorte

Dropdown für Immobilienpreise

Slider

Einen Slider-Trace ausblenden

Niederschlag nach Jahreszeit – Slider

Was du gelernt hast

Erweiterte Interaktivität

Monthly sales

AAPL data

Revenue Data Extended

Rainfall data

Revenue data

Sydney temperature data

Penguins data

World Bank population data

Hochwertige, interaktive Visualisierungen erstellte man früher nur mit viel komplexem Code, Zeit und Aufwand. Das ist vorbei. In diesem Kurs lernst du, wie du Diagramme in Publikationsqualität erstellst und dabei die Leistungsfähigkeit von JavaScript nutzt – ohne Python zu verlassen. Du erstellst, gestaltest und passt eine Vielzahl beeindruckender, interaktiver Diagramme an – mit Datensätzen von Aktienkursen über Basketball-Teamstatistiken bis hin zu Pinguin-Schnabelgrößen! Mit der Plotly-Charting-Bibliothek lernst du außerdem, die Interaktivität zu personalisieren, etwa Hover-Informationen, Bereichsregler, benutzerdefinierte Buttons und sogar Dropdowns, die die Visualisierung reaktiv verändern. Bist du bereit, deine Fähigkeiten in der Datenvisualisierung aufs nächste Level zu heben?

Intermediate Python

Lerne, interaktive Datenvisualisierungen in Python mit Plotly zu erstellen: Dropdowns, Schieberegler, Buttons.

Einführung in die Datenvisualisierung mit Plotly in Python

Hier bekommst du einen Einstieg in die interaktive Datenvisualisierung in Python mit Plotly.

Plotly und die Plotly Figure

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