چه زمانی از plotly استفاده کنیم؟

کتابخانه plotly تعدادی ویژگی دارد که استفاده از آن را هیجان انگیز و سرگرم کننده می کند.

موقعیت‌های متعددی وجود دارد که در آن‌ها می‌توان از ggplot یا plotly استفاده کرد، اما به دلایل زیر ممکن است plotly می تواند بهترین انتخاب باشد.

1. نمودارهایی که به صورت الکترونیکی یا آنلاین نمایش داده می شوند.
2. کاربران باید با نمودار درگیر شوند.
3. نسبت به پیشنهادات ggplot نیاز به سفارشی سازی بیشتری است.
4. برای ارائه تصاویر باید از وضوح بیشتری استفاده شود.
5. کار با زبان های مختلف دیگر مانند: پایتون، Bash، Node، و غیره.
6. ساخت انواع نمودارهای جدید (treemaps, sunburst, sankey و غیره).

اگرچه plotly یک کتابخانه بسیار قوی است، اما برای مخاطبان بسیار فنی در نظر گرفته شده است. بزرگترین عیب آن پیچیدگی و مستندات ناکافی آن است.

اگرچه اسناد آنها در طول سال گذشته به طور قابل توجهی بهبود یافته است، اما هنوز هم برای کاربران مبتدی درک و مکان یابی اطلاعات مورد نیازچالش برانگیز است.

ویژگی های Plotly

Plotly طیف گسترده ای از عملکردهای پیچیده را ارائه می دهد. شما قبلاً با تعداد انگشت شماری از آنها برخورد کرده اید!

شایع ترین صفات عبارتند از:

1. اطلاعاتی که وقتی نشانگر ماوس را روی یک راهنمای ابزار قرار می دهید ظاهر می شود.
2. نمودارها را می توان بزرگ یا کوچک کرد.
3. نمودارها را می توان به عنوان تصاویر توسط کاربران ذخیره کرد.

برخی از سخت ترین موارد عبارتند از:

1. ترکیب نمودارهای مختلف با هم
2. جزئیات نمایش داده شده مربوط به نشانگر ماوس
3. تصاویر متحرک و انیمیشن
4. ادغام محیط های کدگذاری تجاری
5. Plotly یک تن ویژگی بیشتر از آن دارد!

شما میتوانید یک گراف را از ggplot بگیرید و آن را با استفاده از کتابخانه plotly رندر می کند

مثال

در اینجا داده هایی را به نمودار تبدیل می کنیم. بسته ggplot2 باید قبل از اجرای کد R زیر نصب شود

df <- mtcars
df$name <- row.names(mtcars)
P1 <- ggplot2::ggplot(data = df, aes(x=cyl, y=disp)) + geom_point(aes(color = factor(cyl)))
ggplotly(P1)

مطالب زیر را هم از دست ندهید

چگونه نتایج حاشیه خطا را تفسیر کنیم؟

نحوه ترکیب چندین نمودار در R

تفسیر ضریب کاپا

اندازه اثر در تحلیل واریانس

هوش مصنوعی (AI) چیست؟ 3 چیز که باید بدانید

تجزیه و تحلیل آماری: تعریف، مثال

روایی نتیجه گیری آماری (SCV) چیست؟

تحلیل سئوال روش تحقیق آزمون دکتری

تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)

چگونه نتایج حاشیه خطا را تفسیر کنیم؟

تفاوت بین یادگیری ماشین، علم داده، هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و آمار

آمار در مقایسه با یادگیری ماشینی در سیستم های بیولوژیک

Afshin Safaee (@afshinsafaee.official)