Pada artikel ini, kita akan membahas cara menggunakan slider dengan Plotly untuk mengubah data yang di-display atau gaya plot. Slider dapat digunakan untuk membagi data menjadi beberapa bagian dan meningkatkan interaktifitas dengan pengguna.

Menggunakan Slider dengan Plotly

Untuk membuat slider dengan Plotly, Anda perlu membuat sebuah figura menggunakan go.Figure() kemudian menambahkan trace-trace yang ingin di-published. Selanjutnya, Anda dapat mengatur properti-properti untuk trace-trace tersebut, seperti warna dan lebar.

Contoh berikut adalah cara membuat slider dengan Plotly:

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()

# Add traces, one for each slider step
for step in np.arange(0, 5, 0.1):
 fig.add_trace(
 go.Scatter(
 visible=False,
 line=dict(color="#00CED1", width=6),
 name="𝜈 = " + str(step),
 x=np.arange(0, 10, 0.01),
 y=np.sin(step * np.arange(0, 10, 0.01))
 )
 )

# Make 10th trace visible
fig.data[10].visible = True

# Create and add slider
steps = []
for i in range(len(fig.data)):
 step = dict(
 method="update",
 args=[{"visible": [False] * len(fig.data)},
 {"title": "Slider switched to step: " + str(i)}], # layout attribute
 )
 step["args"][0]["visible"][i] = True # Toggle i'th trace to "visible"
 steps.append(step)

sliders = [dict(
 active=10,
 currentvalue={"prefix": "Frequency: "},
 pad={"t": 50},
 steps=steps
)]

fig.update_layout(sliders=sliders)

Dalam contoh di atas, kita membuat sebuah figura dengan menggunakan go.Figure() lalu menambahkan trace-trace yang ingin di-published. Kita juga membuat slider dengan menggunakan dict dan mengatur properti-properti untuk slider tersebut.

Menggunakan Slider dengan Plotly Express

Plotly Express memungkinkan Anda untuk membuat sebuah figura dengan menggunakan beberapa fungsi, seperti px.scatter() atau px.bar(). Dalam contoh di atas, kita menggunakan px.scatter() untuk membuat sebuah figura dengan data gapminder dan menambahkan slider dengan menggunakan dict.

Contoh berikut adalah cara membuat slider dengan Plotly Express:

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder()
fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", animation_frame="year", animation_group="country",
 size="pop", color="continent", hover_name="country",
 log_x=True, size_max=55, range_x=[100,100000], range_y=[25,90])

fig["layout"].pop("updatemenus") # optional, drop animation buttons

Dalam contoh di atas, kita menggunakan px.scatter() untuk membuat sebuah figura dengan data gapminder lalu menambahkan slider dengan menggunakan dict.

Menggunakan Dash

Dash adalah framework opensource yang memungkinkan Anda untuk membuat aplikasi analitik tanpa perlu mengerti JavaScript. Dash juga terintegrasi dengan Plotly, sehingga Anda dapat menggunakan Plotly untuk membuat figura dan menampilkannya dalam aplikasi Dash.

Contoh berikut adalah cara membuat sebuah aplikasi Dash dengan menggunakan slider:

import plotly.graph_objects as go # or plotly.express as px
from dash import Dash, dcc, html

app = Dash()
app.layout = html.Div([
 dcc.Graph(figure=fig)
])

app.run_server(debug=True, use_reloader=False) # Turn off reloader if inside Jupyter

Dalam contoh di atas, kita membuat sebuah aplikasi Dash dengan menggunakan Dash() kemudian menampilkan figura dengan menggunakan dcc.Graph(). Kita juga dapat mengatur properti-properti untuk figura tersebut, seperti judul dan warna.

Dalam artikel ini, kita telah membahas cara menggunakan slider dengan Plotly dan Plotly Express. Kita juga telah membahas cara menggunakan Dash untuk membuat aplikasi analitik yang terintegrasi dengan Plotly.