Introduction à la visualisation de données avec Plotly en Python
Alex Scriven
Data Scientist
Élément interactif pour basculer entre des valeurs et mettre à jour un graphique
Utile pour visualiser l'évolution dans le temps
Peut servir à tout groupe
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Un curseur d'année :

Un curseur d'île de manchots :

animation_frame : ce qui apparaîtra sur le curseur (Year ou Island à la diapo précédente)$$
animation_group : identifie les échantillons constants d'une image à l'autrefig = px.scatter( data_frame=revenues, y='Revenue', x='Employees', color='Industry',animation_frame='Year', animation_group='Company')fig.update_layout({ 'yaxis': {'range': [0, 500000]}, 'xaxis': {'range': [-100000, 2500000]} })fig['layout'].pop('updatemenus') fig.show()

plotly.express met en œuvre les curseurs avec la méthode animate
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fig['layout']['sliders'][0].steps[0]['method']
animate
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fig = go.Figure()for island in ['Torgersen', 'Biscoe', 'Dream']: df = penguins[penguins.Island == island]temp_trace = px.scatter(df, x="Culmen Length (mm)", y="Culmen Depth (mm)") fig.add_trace(temp_trace.data[0])
sliders = [ {'steps':[{'method': 'update', 'label': 'Torgersen','args': [{'visible': [True, False, False]}]},{'method': 'update', 'label': 'Bisco','args': [{'visible': [False, True, False]}]},{'method': 'update', 'label': 'Dream','args': [{'visible': [False, False, True]}]}]} ]
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Plus d'options de formatage dans la documentation
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fig.update_layout({'sliders': sliders})
fig.show()

Introduction à la visualisation de données avec Plotly en Python