Enter the world of Plotly! In this first chapter, you’ll learn different ways to create plots and receive an introduction to univariate plots. You’ll then build several popular plot types, including box plots and histograms, and discover how to style them using the Plotly color options.

Plotly and the Plotly Figure

Playing with a Plotly Figure

Fixing a Plotly figure

Univariate visualizations

Student scores bar graph

Box plot of company revenues

Histogram of company revenues

Customizing color

What color did we use?

Coloring student scores bar graph

Side-by-side revenue box plots with color

Revenue histogram with stacked bars

Introduction to Plotly

Add to your Plotly toolkit as you explore and implement bivariate plots. Next, you’ll explore how to customize your plots to make them look amazing with annotations, hover information, legends, and custom axis titles and scales.

Bivariate visualizations

Building a scatterplot with specific colors

Building a line plot

Bird feature correlations

Customizing hover information and legends

GDP vs. life expectancy legend

Enhancing our GDP plot

Adding annotations

Annotating your savings

A happier histogram plot

Editing plot axes

The log-scale parameter

Analyzing basketball stats

Styling scientific research

Customizing Plots

Take your Plotly graphs to the next level with more advanced customizations. Through hands-on exercises, you'll learn how to layer multiple interactive chart types in the same plot (such as a bar chart with a line chart over the top). You'll then create time-series selectors, such as year to date (YTD), to help you zoom in and out of your line charts.

Sous-graphiques

Sous-graphiques de boîtes à moustaches des revenus

Sous-graphiques d’histogrammes du chiffre d’affaires

Superposer plusieurs graphiques

Températures mensuelles superposées

Ajouter les températures maximales

Boutons de période

Un dictionnaire de bouton temporel

Boutons de période sur notre graphique de précipitations

Courbe financière avec boutons temporels personnalisés

Advanced Customization

In this final chapter, you'll harness Plotly's advanced user interactivity as you learn how to create buttons, dropdowns, and sliders that change everything from graph types to annotations and much more. Take your Plotly skills to the next level and build truly interactive user experiences.

Custom buttons

Rainfall plot type buttons

Changing annotations with buttons

Dropdowns

Growth locations dropdown

Housing prices dropdown

Sliders

Hiding a slider trace

Rainfall by season slider

What you learned

Advanced Interactivity

Penguins data

Revenue data

AAPL data

World Bank population data

Sydney temperature data

Rainfall data

Monthly sales

Revenue Data Extended

Produire des visualisations interactives et de haute qualité demandait historiquement du code complexe, beaucoup de temps et d’efforts. Ce n’est plus le cas. Dans ce cours, vous apprendrez à créer des graphiques dignes d’une publication en tirant parti de la puissance de JavaScript, tout en restant dans le confort du langage Python que nous aimons tous. Vous créerez, stylerez et personnaliserez une variété de graphiques interactifs spectaculaires — à partir de jeux de données allant des cours boursiers aux statistiques d’équipes de basket, jusqu’à la taille des becs de manchots ! Avec la bibliothèque de graphiques Plotly, vous apprendrez aussi à personnaliser l’interactivité : info-bulles au survol, curseurs de plage, boutons personnalisés, et même menus déroulants qui modifient la visualisation de façon réactive. Prêt à faire passer vos compétences en visualisation de données au niveau supérieur ?

Intermediate Python

Apprenez à créer des visualisations interactives en Python avec Plotly : menus, curseurs, boutons.

Introduction à la visualisation de données avec Plotly en Python

Créez des visualisations de données interactives en Python à l'aide de Plotly.

Visualisation de données avec Plotly et Dash

Un dictionnaire de bouton temporel

Exercice interactif pratique