Ваши визуализации в области науки о данных никогда не будут такими же – Plotly & Dash

Ваши визуализации в науке о данных никогда не будут такими же - Plotly & Dash

Визуализация данных

Использование Plotly и Dash для создания интерактивных панелей управления

Недавно я написал простое вступление в четыре библиотеки Python для визуализации данных, где я показал их плюсы и минусы и использовал наглядные примеры для демонстрации их возможностей.

Поскольку мы глубже погрузимся в мои самые любимые, я настоятельно рекомендую вам сначала прочитать эту статью, так как в этой статье мы будем расширять то, что было показано там:

Создание интерактивных визуализаций данных с использованием Python – искусство рассказывания истории

Seaborn, Bokeh, Plotly и Dash для эффективной коммуникации данных

towardsdatascience.com

• Обеспечение безопасности ваших контейнеризованных моделей и нагрузок
• Вопросы о вероятности на интервью в реальной жизни аналитиков данных
• Анализ римских чисел с использованием графовых нейронных сетей

Сегодня мы сосредоточимся на Plotly[1] и Dash[2]. Почему два? Потому что они работают вместе. Как я отметил в вышеуказанной статье, «Dash – это не библиотека построения графиков. Это удивительный фреймворк, используемый для создания панелей управления».

Так что Plotly – это библиотека, которую мы используем для построения графиков, а Dash – это фреймворк, который мы используем для создания крутых интерактивных панелей управления на основе этих графиков.

Прежде чем приступить, позвольте мне показать вам, что вы можете ожидать от этого поста. Вот ссылка, ведущая на создаваемую нами панель управления… И мы достигнем этого, пройдя этот набор шагов:

• Настройка и установка – чтобы подготовиться к работе.
• Некоторые простые примеры использования – чтобы показать, как работает Plotly
• Создание панели управления с помощью Dash – чтобы создавать лучшие панели управления.
• Заключение – чтобы подвести итоги и увидеть результаты.

Прежде чем углубиться в детали, нам нужно поговорить о данных. Нам нужны какие-то данные, чтобы смочь их визуализировать, верно? Следуя моим последним публикациям на VoAGI, я сосредоточусь на спорте и, конкретно, на футболе (соккере).

Я буду использовать бесплатные данные[3] от Statsbomb о кампании 2015-2016 года в Ла Лиге.

Из этого сезона есть много данных, но я хочу визуализировать игровые показатели игроков “Барселоны”, сконцентрировавшись в основном на атакующих аспектах: ударах, голах, ассистах…