A visualização de dados é uma das etapas mais importantes de qualquer projeto de análise. Um gráfico bem construído pode revelar padrões, tendências e insights que passariam despercebidos em uma planilha.
No ecossistema Python, duas bibliotecas se destacam quando o assunto é criação de gráficos: Matplotlib e Plotly.
Mas qual delas vale mais a pena aprender? A resposta depende do tipo de projeto que você pretende desenvolver.
O que é o Matplotlib?
O Matplotlib é uma das bibliotecas mais tradicionais para visualização de dados em Python.
Há muitos anos ele é utilizado por cientistas de dados, pesquisadores e desenvolvedores para criar gráficos estáticos de alta qualidade.
A biblioteca oferece grande flexibilidade e permite personalizar praticamente todos os elementos de uma visualização.
Por esse motivo, continua sendo amplamente utilizada em projetos acadêmicos, artigos científicos e análises exploratórias.
O que é o Plotly?
O Plotly surgiu com uma proposta diferente.
Seu principal objetivo é facilitar a criação de gráficos modernos e interativos.
Com poucas linhas de código, é possível gerar visualizações que permitem aplicar zoom, filtrar informações, visualizar detalhes ao passar o mouse sobre os dados e interagir com diferentes elementos do gráfico.
Essas características tornaram o Plotly uma das principais ferramentas para dashboards e aplicações web.
Principais diferenças
Embora ambas as bibliotecas sejam excelentes, elas atendem necessidades diferentes.
O Matplotlib costuma ser a melhor escolha quando você precisa de controle total sobre a aparência do gráfico ou deseja produzir figuras para artigos, relatórios e publicações.
Já o Plotly é ideal para criar aplicações interativas, dashboards e apresentações que permitam ao usuário explorar os dados.
Outra diferença importante está na experiência do usuário.
Enquanto os gráficos do Matplotlib são estáticos, o Plotly oferece recursos interativos sem exigir desenvolvimento adicional.
Quando utilizar o Matplotlib?
O Matplotlib continua sendo uma excelente opção em situações como:
- Análise exploratória de dados
- Artigos científicos
- Relatórios técnicos
- Publicações acadêmicas
- Personalizações avançadas
Sua maturidade e enorme comunidade tornam a biblioteca uma referência no ecossistema Python.
Quando utilizar o Plotly?
O Plotly costuma ser a melhor alternativa quando o objetivo é desenvolver aplicações voltadas para usuários finais.
Ele é muito utilizado para:
- Dashboards interativos
- Business Intelligence
- Aplicações web
- Apresentações executivas
- Monitoramento de indicadores
- Visualizações para tomada de decisão
Além disso, a integração com frameworks como Streamlit e Dash facilita bastante a criação de aplicações completas.
Afinal, qual escolher?
Na prática, não existe uma biblioteca melhor em todos os cenários.
Se o seu foco está em pesquisa ou análises técnicas, conhecer o Matplotlib é praticamente obrigatório.
Por outro lado, se você pretende desenvolver aplicações modernas para empresas, criar dashboards ou apresentar resultados de forma interativa, o Plotly oferece uma experiência muito mais rica.
Muitos profissionais utilizam as duas bibliotecas, escolhendo aquela que melhor se adapta a cada projeto.
Conclusão
Matplotlib e Plotly são ferramentas extremamente importantes para quem trabalha com Ciência de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial.
Enquanto o Matplotlib se destaca pela flexibilidade e tradição, o Plotly conquista cada vez mais espaço graças à sua capacidade de criar visualizações modernas e interativas.
Independentemente da biblioteca escolhida, dominar técnicas de visualização de dados é uma habilidade essencial para transformar informações em decisões.
Próximo passo
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Durante o treinamento você aprenderá desde os fundamentos da visualização de dados até a criação de gráficos avançados com Matplotlib, Seaborn e Plotly, aplicando essas técnicas em projetos práticos.
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