Plotly

Biblioteca de gráficos en Python para crear visualizaciones interactivas de calidad profesional con más de 40 tipos de gráficos.

Inicio Rápido

Instalar Plotly:

uv add plotly

Uso básico con Plotly Express (API de alto nivel):

import plotly.express as px
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'x': [1, 2, 3, 4],
    'y': [10, 11, 12, 13]
})

fig = px.scatter(df, x='x', y='y', title='Mi Primer Gráfico')
fig.show()

Elegir Entre APIs

Usar Plotly Express (px)

Para visualizaciones rápidas y estándar con valores predeterminados razonables:

• Trabajar con DataFrames de pandas
• Crear tipos de gráficos comunes (scatter, línea, barra, histograma, etc.)
• Necesidad de codificación automática de colores y leyendas
• Querer código mínimo (1-5 líneas)

Consulte reference/plotly-express.md para la guía completa.

Usar Graph Objects (go)

Para control detallado y visualizaciones personalizadas:

• Tipos de gráficos no disponibles en Plotly Express (malla 3D, isosuperficie, gráficos financieros complejos)
• Construir figuras complejas multi-traza desde cero
• Necesidad de control preciso sobre componentes individuales
• Crear visualizaciones especializadas con formas y anotaciones personalizadas

Consulte reference/graph-objects.md para la guía completa.

Nota: Plotly Express devuelve objetos Figure de graph objects, por lo que puede combinar enfoques:

fig = px.scatter(df, x='x', y='y')
fig.update_layout(title='Título Personalizado')  # Usar métodos de go en figura de px
fig.add_hline(y=10)                               # Agregar formas

Capacidades Principales

1. Tipos de Gráficos

Plotly soporta más de 40 tipos de gráficos organizados en categorías:

Gráficos Básicos: scatter, línea, barra, circular, área, burbuja

Gráficos Estadísticos: histograma, diagrama de caja, violín, distribución, barras de error

Gráficos Científicos: mapa de calor, contorno, ternario, visualización de imágenes

Gráficos Financieros: velas, OHLC, cascada, embudo, series temporales

Mapas: mapas de dispersión, coropletas, mapas de densidad (visualización geográfica)

Gráficos 3D: scatter3d, superficie, malla, cono, volumen

Especializados: sunburst, treemap, sankey, coordenadas paralelas, indicador

Para ejemplos detallados y uso de todos los tipos de gráficos, consulte reference/chart-types.md.

2. Diseños y Estilos

Subgráficos: Crear figuras multi-gráfico con ejes compartidos:

from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objects as go

fig = make_subplots(rows=2, cols=2, subplot_titles=('A', 'B', 'C', 'D'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2], y=[3, 4]), row=1, col=1)

Plantillas: Aplicar estilos coordinados:

fig = px.scatter(df, x='x', y='y', template='plotly_dark')
# Incluidas: plotly_white, plotly_dark, ggplot2, seaborn, simple_white

Personalización: Controlar cada aspecto de la apariencia:

• Colores (secuencias discretas, escalas continuas)
• Fuentes y texto
• Ejes (rangos, marcas, cuadrículas)
• Leyendas
• Márgenes y dimensionamiento
• Anotaciones y formas

Para opciones completas de diseño y estilos, consulte reference/layouts-styling.md.

3. Interactividad

Funciones interactivas integradas:

• Tooltips de hover con datos personalizables
• Desplazamiento y zoom
• Alternancia de leyenda
• Selección de caja/lazo
• Rangesliders para series temporales
• Botones y menús desplegables
• Animaciones

# Plantilla de hover personalizada
fig.update_traces(
    hovertemplate='<b>%{x}</b><br>Valor: %{y:.2f}<extra></extra>'
)

# Agregar rangeslider
fig.update_xaxes(rangeslider_visible=True)

# Animaciones
fig = px.scatter(df, x='x', y='y', animation_frame='year')

Para la guía completa de interactividad, consulte reference/export-interactivity.md.

4. Opciones de Exportación

HTML Interactivo:

fig.write_html('chart.html')                       # Independiente completo
fig.write_html('chart.html', include_plotlyjs='cdn')  # Archivo más pequeño

Imágenes Estáticas (requiere kaleido):

uv add kaleido

fig.write_image('chart.png')   # PNG
fig.write_image('chart.pdf')   # PDF
fig.write_image('chart.svg')   # SVG

Para opciones completas de exportación, consulte reference/export-interactivity.md.

Flujos de Trabajo Comunes

Visualización de Datos Científicos

import plotly.express as px

# Gráfico de dispersión con línea de tendencia
fig = px.scatter(df, x='temperature', y='yield', trendline='ols')

# Mapa de calor desde matriz
fig = px.imshow(correlation_matrix, text_auto=True, color_continuous_scale='RdBu')

# Gráfico de superficie 3D
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=[go.Surface(z=z_data, x=x_data, y=y_data)])

Análisis Estadístico

# Comparación de distribuciones
fig = px.histogram(df, x='values', color='group', marginal='box', nbins=30)

# Diagrama de caja con todos los puntos
fig = px.box(df, x='category', y='value', points='all')

# Gráfico de violín
fig = px.violin(df, x='group', y='measurement', box=True)

Series Temporales y Financieras

# Serie temporal con rangeslider
fig = px.line(df, x='date', y='price')
fig.update_xaxes(rangeslider_visible=True)

# Gráfico de velas
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(
    x=df['date'],
    open=df['open'],
    high=df['high'],
    low=df['low'],
    close=df['close']
)])

Dashboards Multi-Gráfico

from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objects as go

fig = make_subplots(
    rows=2, cols=2,
    subplot_titles=('Dispersión', 'Barras', 'Histograma', 'Caja'),
    specs=[[{'type': 'scatter'}, {'type': 'bar'}],
           [{'type': 'histogram'}, {'type': 'box'}]]
)

fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6]), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Bar(x=['A', 'B'], y=[1, 2]), row=1, col=2)
fig.add_trace(go.Histogram(x=data), row=2, col=1)
fig.add_trace(go.Box(y=data), row=2, col=2)

fig.update_layout(height=800, showlegend=False)

Integración con Dash

Para aplicaciones web interactivas, use Dash (framework de apps web de Plotly):

uv add dash

import dash
from dash import dcc, html
import plotly.express as px

app = dash.Dash(__name__)

fig = px.scatter(df, x='x', y='y')

app.layout = html.Div([
    html.H1('Dashboard'),
    dcc.Graph(figure=fig)
])

app.run_server(debug=True)

Archivos de Referencia

• plotly-express.md - API de alto nivel para visualizaciones rápidas
• graph-objects.md - API de bajo nivel para control detallado
• chart-types.md - Catálogo completo de más de 40 tipos de gráficos con ejemplos
• layouts-styling.md - Subgráficos, plantillas, colores, personalización
• export-interactivity.md - Opciones de exportación y funciones interactivas

Recursos Adicionales

• Documentación oficial: https://plotly.com/python/
• Referencia de API: https://plotly.com/python-api-reference/
• Foro de la comunidad: https://community.plotly.com/