Erstellung interaktiver Graphen mit Plotly aus JSON-Daten

Die Visualisierung komplexer Datenstrukturen wie Graphen und Netzwerke ist in vielen Bereichen, von der Systemarchitektur bis zur sozialen Netzwerkanalyse, von entscheidender Bedeutung. Graphviz ist seit langem ein etabliertes Werkzeug für die Erstellung statischer, ästhetisch ansprechender Graphen, insbesondere für Prozessflussdiagramme. Allerdings suchen viele Anwender nach interaktiveren und flexibleren Lösungen. Plotly bietet hier eine leistungsstarke Alternative, die es ermöglicht, interaktive Graphen aus JSON-Daten zu erstellen, die in Funktionalität und visueller Attraktivität Graphviz übertreffen können.

Wichtige Erkenntnisse

Plotly ist eine vielseitige Bibliothek: Plotly.js ist eine kostenlose und quelloffene JavaScript-Bibliothek, die über 40 Diagrammtypen unterstützt und eine vollständige deklarative Formatierung für die Erstellung, Speicherung und Weitergabe interaktiver wissenschaftlicher Diagramme bietet. Sie kann Graphen direkt aus JSON-Daten generieren.
Graphviz ist spezialisiert auf statische Layouts: Graphviz zeichnet sich durch seine ausgefeilten Layout-Algorithmen aus, die besonders gut für reale Graphen und ästhetisch ansprechende, statische Darstellungen geeignet sind. Es ist jedoch weniger interaktiv und kann bei größeren Datensätzen an seine Grenzen stoßen.
Integration von JSON-Daten: Plotly kann JSON-Daten für die Diagrammerstellung direkt verarbeiten. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration von Daten aus Webdiensten oder lokalen JSON-Dateien, was besonders nützlich für dynamische und datengesteuerte Visualisierungen ist.

Plotly und Graphviz im Überblick: Ein Vergleich

Bevor wir uns den praktischen Schritten zur Erstellung von Graphen mit Plotly und JSON-Daten widmen, ist es hilfreich, die Stärken und Schwächen von Plotly und Graphviz zu verstehen.

Graphviz: Die Stärke in statischen Layouts

Graphviz ist ein hervorragendes Werkzeug für die Generierung von Diagrammen, die strukturelle Informationen als abstrakte Graphen und Netzwerke darstellen. Es ist bekannt für seine fortschrittlichen Layout-Algorithmen (wie den "neato" -Algorithmus, eine Variante des Spring-Layouts), die besonders bei einer begrenzten Anzahl von Knoten (weniger als ein paar hundert) sehr ästhetische und übersichtliche Graphen liefern können. Viele Anwender schätzen Graphviz für das Plotten von Prozessflussdiagrammen und die Visualisierung von Systemarchitekturen aufgrund seiner "ästhetisch wunderschönen Graphen".

Beispiel eines Graphen, der mit Graphviz erstellt wurde und eine Systemarchitektur darstellt.

Ein Beispiel für eine Systemarchitektur, visualisiert mit Graphviz.

Die Hauptnachteile von Graphviz liegen in seiner eingeschränkten Interaktivität und der Schwierigkeit, größere Datensätze zu handhaben. Es ist ein "super altes" Werkzeug, das zwar effektiv für statische Ausgaben ist, aber nicht für die Art von dynamischen, interaktiven Visualisierungen, die in modernen Webanwendungen benötigt werden.

Plotly: Interaktivität und Vielseitigkeit

Plotly ist eine moderne Grafikbibliothek, die sich durch ihre Interaktivität und Unterstützung für eine Vielzahl von Diagrammtypen auszeichnet. Plotly.js ist eine JavaScript-Bibliothek, die auf D3.js und stack.gl aufbaut und über 40 verschiedene Diagrammtypen bietet, darunter Balken-, Kreis-, Linien- und Netzwerkgraphen. Sie ist quelloffen und kostenlos unter der MIT-Lizenz erhältlich.

Einer der größten Vorteile von Plotly ist seine Fähigkeit, Daten in einem JSON-Format zu konsumieren. Das Plotly JSON-Visualisierungsschema ist ein vollständiges deklaratives Format zum Erstellen, Speichern und Teilen interaktiver, wissenschaftlicher Diagramme. Dies macht Plotly ideal für Webanwendungen, bei denen Diagramme dynamisch aus JSON-Antworten von APIs generiert werden müssen.

Ein interaktiver Netzwerkgraph, erstellt mit Plotly in Python.

Ein Beispiel für einen interaktiven Netzwerkgraphen, erstellt mit Plotly.

Plotly wird oft in Verbindung mit Python (über die plotly.py Bibliothek) und JavaScript (plotly.js) verwendet, kann aber auch mit R und .NET integriert werden. Dash, ein Open-Source-Framework, ermöglicht die Erstellung analytischer Webanwendungen ohne JavaScript-Kenntnisse, da es eng mit Plotly integriert ist.

Vergleich der Eigenschaften

Die folgende Tabelle fasst die wichtigsten Vergleichspunkte zwischen Plotly und Graphviz zusammen:

Eigenschaft	Plotly	Graphviz
Interaktivität	Hoch (Zoom, Pan, Hover-Informationen)	Gering (statische Bilder)
Layout-Algorithmen	Unterstützt verschiedene Layouts, auch 3D; kann mit NetworkX kombiniert werden, um Graphviz-ähnliche Layouts zu erzeugen.	Spezialisierte, ausgefeilte Layout-Algorithmen (z.B. Neato) für ästhetisch ansprechende statische Graphen.
Datensatzgröße	Skaliert gut, kann jedoch bei sehr großen Datensätzen "fiddly" werden.	Arbeitet am besten mit begrenzten Knoten (< einige hundert).
Webintegration	Exzellent (JavaScript-Bibliothek, JSON-Schema, Dash-Framework).	Eher für die Generierung von Bilddateien, Integration in Web erfordert zusätzliche Schritte (z.B. viz.js).
JSON-Unterstützung	Nativ und umfassend (JSON-Schema für Daten und Layout).	Generiert DOT-Dateien, die in Bildformate umgewandelt werden; direkte JSON-Eingabe für die Visualisierung ist weniger üblich.
Anwendungsbereiche	Interaktive Dashboards, wissenschaftliche Visualisierung, Echtzeit-Datenplotting.	Prozessflussdiagramme, Systemarchitekturen, statische Netzwerkdarstellungen.

Plotly Graphen aus JSON-Daten erstellen

Plotly ist ideal, um Graphen aus JSON-Daten zu erstellen, da es ein deklaratives JSON-Schema für die Darstellung von Diagrammen verwendet. Dies bedeutet, dass Sie die Struktur Ihres Diagramms (Daten und Layout) direkt in einem JSON-Objekt definieren können.

Das Plotly JSON-Schema verstehen

Das Plotly JSON-Schema ist ein vollständiges Format, das alle physischen Attribute eines wissenschaftlichen Diagramms beschreibt. Es besteht typischerweise aus zwei Hauptteilen: data und layout.

data: Ein Array von "Traces", wobei jeder Trace einen Satz von Datenpunkten repräsentiert, die auf dem Diagramm dargestellt werden sollen (z.B. x- und y-Werte für einen Streudiagramm-Trace).
layout: Ein Objekt, das die visuellen Aspekte des Diagramms steuert, wie Titel, Achsenbeschriftungen, Legendenpositionen, Hintergrundfarben usw.

Zum Beispiel sieht ein einfaches Balkendiagramm im JSON-Format so aus:


{
  "data": [
    {
      "x": ["A", "B", "C"],
      "y": [10, 20, 15],
      "type": "bar"
    }
  ],
  "layout": {
    "title": "Mein Balkendiagramm",
    "xaxis": {"title": "Kategorie"},
    "yaxis": {"title": "Wert"}
  }
}

Dieses Schema kann für über 40 Diagrammtypen verwendet werden, einschließlich komplexer Netzwerkgraphen.

JSON-Daten in Plotly.js laden

Wenn Sie eine JSON-Datei von einem Webdienst oder einer lokalen Quelle haben, können Sie diese mit Plotly.d3.json() in Plotly.js laden. Alternativ können Sie einen JSON-String direkt parsen und an Plotly.newPlot() übergeben.

Laden von JSON aus einer URL

Hier ist ein Beispiel, wie Sie JSON-Daten von einer URL lesen und ein Plotly-Diagramm erstellen:


<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Plotly Graph from JSON</title>
    <script src="https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div id="graph" style="width:100%; height:500px;"></div>

    <script>
        // Beispiel-URL für JSON-Daten (kann Ihr eigener API-Endpunkt sein)
        let url = 'https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/miserables.json';

        Plotly.d3.json(url, function(figure) {
            // Die geladenen Daten könnten eine spezifische Struktur haben.
            // Passen Sie dies an die tatsächliche JSON-Struktur an.
            // Für "miserables.json" sind die Daten im 'data' und 'layout' Objekt enthalten.
            // Alternativ müssen Sie die Knoten und Kanten aus der JSON extrahieren.

            // Beispielhaftes Laden und Plotten, wenn die JSON-Datei bereits das Plotly-Schema enthält:
            if (figure && figure.data && figure.layout) {
                Plotly.newPlot('graph', figure.data, figure.layout);
            } else {
                // Wenn die JSON-Daten nicht direkt dem Plotly-Schema entsprechen,
                // müssen Sie die Daten manuell in Plotly-konforme Traces umwandeln.
                // Hier ein vereinfachtes Beispiel für einen Netzwerk-Graphen aus den miserables.json Daten:
                const nodes = figure.nodes;
                const links = figure.links;

                const edge_x = [];
                const edge_y = [];
                for (let i = 0; i < links.length; i++) {
                    const link = links[i];
                    const node1 = nodes[link.source];
                    const node2 = nodes[link.target];
                    edge_x.push(node1.x, node2.x, null);
                    edge_y.push(node1.y, node2.y, null);
                }

                const node_x = [];
                const node_y = [];
                const node_text = [];
                for (let i = 0; i < nodes.length; i++) {
                    const node = nodes[i];
                    node_x.push(node.x);
                    node_y.push(node.y);
                    node_text.push(node.name);
                }

                const edge_trace = {
                    x: edge_x,
                    y: edge_y,
                    line: { width: 0.5, color: '#888' },
                    hoverinfo: 'none',
                    mode: 'lines'
                };

                const node_trace = {
                    x: node_x,
                    y: node_y,
                    mode: 'markers',
                    hoverinfo: 'text',
                    marker: {
                        showscale: true,
                        colorscale: 'YlGnBu',
                        reversescale: true,
                        color: [],
                        size: 10,
                        colorbar: {
                            thickness: 15,
                            title: 'Node Connections',
                            xanchor: 'left',
                            titleside: 'right'
                        },
                        line: { width: 2 }
                    }
                };

                // Knotenfarben basierend auf Gruppierung oder anderen Eigenschaften
                const node_colors = [];
                for (let i = 0; i < nodes.length; i++) {
                    node_colors.push(nodes[i].group); // Annahme: nodes haben eine 'group' Eigenschaft
                }
                node_trace.marker.color = node_colors;
                node_trace.text = node_text;

                const plot_data = [edge_trace, node_trace];
                const layout = {
                    title: 'Netzwerkvisualisierung mit Plotly',
                    showlegend: false,
                    hovermode: 'closest',
                    margin: { b: 20, l: 5, r: 5, t: 40 },
                    xaxis: { showgrid: false, zeroline: false, showticklabels: false },
                    yaxis: { showgrid: false, zeroline: false, showticklabels: false }
                };

                Plotly.newPlot('graph', plot_data, layout);
            }
        });
    </script>
</body>
</html>

Direkte Übergabe eines JSON-Strings

Wenn Sie die JSON-Daten bereits als String im JavaScript-Code haben, können Sie JSON.parse() verwenden, um sie in ein JavaScript-Objekt umzuwandeln und direkt an Plotly zu übergeben:


<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Plotly Graph from JSON String</title>
    <script src="https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div id="graph-div" style="width:100%; height:500px;"></div>

    <script>
        const myJsonString = '{"data": [{"x": [1, 2, 3], "y": [4, 5, 6], "type": "scatter", "mode": "lines+markers"}], "layout": {"title": "Mein Graph aus JSON-String"}}';
        const figure = JSON.parse(myJsonString);
        Plotly.newPlot('graph-div', figure.data, figure.layout);
    </script>
</body>
</html>

Netzwerkgraphen ähnlich wie Graphviz darstellen

Um mit Plotly Netzwerkgraphen zu erstellen, die Graphviz-ähnliche Layouts aufweisen, arbeiten Sie typischerweise mit Streudiagrammen (go.Scatter oder px.scatter in Python) im 2D- oder 3D-Raum, wobei Knoten als Marker und Kanten als Linien dargestellt werden. Plotly unterstützt auch 3D-Netzwerkgraphen.

Der Schlüssel zur Erzeugung eines Graphviz-ähnlichen Layouts liegt in der Berechnung der Knotenpositionen (x, y, z-Koordinaten) vor der Übergabe an Plotly. Bibliotheken wie NetworkX in Python sind hierfür sehr nützlich, da sie verschiedene Layout-Algorithmen (einschließlich Spring-Layouts, die denen von Graphviz ähneln) implementieren können. Die generierten Positionen können dann zusammen mit den Knoten- und Kantendaten in ein JSON-Format exportiert werden, das Plotly versteht.

Dieses YouTube-Video "How to Visualize JSON data as Graph" bietet eine praktische Demonstration, wie JSON-Daten in Graphen visualisiert werden können, was besonders für die Erstellung von Netzwerkgraphen relevant ist.

Wenn Sie Python verwenden, können Sie mit networkx die Graphenstruktur definieren und Layout-Algorithmen anwenden, um die Knotenpositionen zu erhalten. Anschließend exportieren Sie diese Struktur in ein JSON-Format, das von Plotly gelesen werden kann. Beispielsweise können Sie die Knoten- und Kantendaten in Listen umwandeln und diese als data-Attribut in Ihr Plotly JSON-Schema einfügen.


# Beispiel in Python (Konzept, nicht direkt in HTML ausführbar)
import networkx as nx
import plotly.graph_objects as go
import json

# Erstellen eines Beispiel-Graphen
G = nx.random_geometric_graph(20, 0.2)

# Layout berechnen (ähnlich wie Graphviz's Fruchterman-Reingold oder Kamada-Kawai)
pos = nx.spring_layout(G, dim=2) # 2D layout

# Kanten-Traces erstellen
edge_x = []
edge_y = []
for edge in G.edges():
    x0, y0 = pos[edge[0]]
    x1, y1 = pos[edge[1]]
    edge_x.extend([x0, x1, None])
    edge_y.extend([y0, y1, None])

edge_trace = go.Scatter(x=edge_x, y=edge_y,
                        line=dict(width=0.5, color='#888'),
                        hoverinfo='none',
                        mode='lines')

# Knoten-Traces erstellen
node_x = []
node_y = []
node_text = []
for node in G.nodes():
    x, y = pos[node]
    node_x.append(x)
    node_y.append(y)
    node_text.append(f'Node {node}') # Oder andere Knotenattribute

node_trace = go.Scatter(x=node_x, y=node_y,
                        mode='markers',
                        hoverinfo='text',
                        marker=dict(showscale=True,
                                    colorscale='YlGnBu',
                                    reversescale=True,
                                    color=[],
                                    size=10,
                                    colorbar=dict(thickness=15, title='Node Connections', xanchor='left', titleside='right'),
                                    line_width=2))

node_trace.marker.color = [G.degree(node) for node in G.nodes()] # Beispiel: Farbe nach Knotengrad
node_trace.text = node_text

# Plotly-Figur erstellen und in JSON konvertieren
fig = go.Figure(data=[edge_trace, node_trace],
                layout=go.Layout(
                    title='Netzwerkgraph mit NetworkX und Plotly',
                    showlegend=False,
                    hovermode='closest',
                    margin=dict(b=20,l=5,r=5,t=40),
                    xaxis=dict(showgrid=False, zeroline=False, showticklabels=False),
                    yaxis=dict(showgrid=False, zeroline=False, showticklabels=False)
                ))

# Figur in JSON exportieren
plotly_json_output = fig.to_json()
print(plotly_json_output)

Dieser JSON-String kann dann in Ihre Webanwendung geladen und mit Plotly.newPlot() gerendert werden.

Erweiterte Visualisierungsfunktionen und Anpassungen

Plotly bietet umfangreiche Möglichkeiten zur Anpassung Ihrer Graphen, die über die grundlegende Darstellung hinausgehen und Ihnen helfen, Erkenntnisse effektiver zu kommunizieren.

Interaktive Elemente und 3D-Visualisierung

Plotly ermöglicht Interaktivität wie Zoomen, Schwenken und das Anzeigen von Informationen beim Überfahren von Elementen (Hover-Informationen). Für komplexere Netzwerke kann die 3D-Visualisierung eine klarere Darstellung der Beziehungen bieten, insbesondere wenn das Netzwerk viele Überlappungen in 2D aufweist.

Ein 3D-Netzwerkgraph, der die Interaktivität von Plotly demonstriert.

Die Unterstützung von 3D-Graphen ist ein Bereich, in dem Plotly eine erhebliche Flexibilität bietet. Sie können die go.Scatter3d-Klasse verwenden, um Knoten und Kanten in einem dreidimensionalen Raum darzustellen. Auch hier müssen die x, y, z-Koordinaten der Knoten vorab berechnet werden.

Integration mit Dash und anderen Frameworks

Für die Entwicklung von interaktiven Web-Dashboards ohne tiefgehende JavaScript-Kenntnisse ist Dash eine ausgezeichnete Wahl. Dash, das auf Flask, React und Plotly.js aufbaut, ermöglicht es Ihnen, mit reinem Python interaktive Anwendungen zu erstellen, die Plotly-Diagramme anzeigen und aktualisieren können.

Leistungsfähigkeit von Plotly in der Graphenvisualisierung

Um die Leistungsfähigkeit von Plotly im Vergleich zu Graphviz bei der Graphenvisualisierung zu verdeutlichen, betrachten wir eine Radar-Chart-Analyse. Diese Chart basiert auf subjektiven Bewertungen der Stärken und Schwächen beider Tools in verschiedenen Kategorien, die für die moderne Datenvisualisierung relevant sind.

Dieses Radar-Chart visualisiert die Stärken von Plotly und Graphviz in verschiedenen Schlüsselbereichen der Graphenvisualisierung. Die Werte sind auf einer Skala von 1 (sehr schwach) bis 10 (sehr stark) zu verstehen. Plotly zeigt eine klare Überlegenheit in Interaktivität, Web-Integration und der nativen Verarbeitung von JSON-Daten sowie der 3D-Visualisierung. Graphviz hingegen punktet weiterhin stark bei der Ästhetik statischer Layouts, insbesondere für kleine bis mittelgroße Graphen, während es im Umgang mit großen Datenmengen und Interaktivität Schwächen aufweist.

Wie das Radar-Chart zeigt, bietet Plotly eine höhere Interaktivität und bessere Eignung für moderne Webanwendungen und die Verarbeitung großer Datenmengen. Graphviz behält seinen Vorteil bei der Erzeugung ästhetisch ansprechender, statischer Layouts, ist aber für dynamische oder sehr große Graphen weniger geeignet.

Fazit

Während Graphviz ein bewährtes Werkzeug für die Erstellung ästhetischer, statischer Graphen ist, bietet Plotly eine modernere und flexiblere Lösung für die Visualisierung von Graphen aus JSON-Daten. Durch die native Unterstützung von JSON und eine breite Palette an interaktiven Funktionen ist Plotly die bevorzugte Wahl für Webanwendungen und dynamische Datenvisualisierungen. Die Kombination von Plotly mit Bibliotheken wie NetworkX in Python ermöglicht es, die leistungsstarken Layout-Algorithmen anderer Tools zu nutzen und deren Ergebnisse in die interaktive Welt von Plotly zu überführen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wie kann ich Plotly-Diagramme aus einer Flask-API mit JSON-Antworten in React plotten?

Sie können die JSON-Antwort von Ihrer Flask-API im Frontend (z.B. in einer React-Komponente) empfangen und dann Plotly.newPlot() oder eine React-Plotly-Bibliothek (wie react-plotly.js) verwenden, um die Daten und das Layout aus der JSON-Antwort zu übergeben und das Diagramm zu rendern.

Ist Plotly in der Lage, 3D-Netzwerkgraphen darzustellen?

Ja, Plotly unterstützt 3D-Netzwerkgraphen. Sie können die go.Scatter3d Trace-Typen verwenden, um Knoten und Kanten in einem dreidimensionalen Raum zu visualisieren. Die Koordinaten (x, y, z) der Knoten müssen dabei vorab definiert werden, oft durch die Anwendung von 3D-Layout-Algorithmen (z.B. aus NetworkX).

Kann ich Plotly-Diagramme in meine HTML-Seite einbetten, die JSON-Daten aus einer externen Quelle laden?

Ja, Sie können Plotly.js verwenden und mit Plotly.d3.json() oder einer anderen Fetch/XMLHttpRequest-Methode JSON-Daten von einer externen URL laden. Sobald die Daten empfangen und verarbeitet wurden, rufen Sie Plotly.newPlot() mit den entsprechenden Daten- und Layout-Objekten auf, um das Diagramm in einem dafür vorgesehenen HTML-<div> zu rendern.

Welche Python-Bibliotheken sind mit Plotly für die Netzwerkgraph-Visualisierung kompatibel?

Die beliebteste Bibliothek für die Netzwerkgraph-Generierung und -Analyse in Python, die gut mit Plotly zusammenarbeitet, ist NetworkX. NetworkX kann die Graphenstruktur erstellen und verschiedene Layout-Algorithmen anwenden, deren Ergebnisse dann in Plotly für die interaktive Visualisierung verwendet werden können. Dash-Cytoscape ist eine weitere Option für interaktive Netzwerke.

Wie unterscheidet sich die JSON-Verwendung in Plotly von der Verwendung von DOT-Dateien in Graphviz?

Plotly verwendet ein deklaratives JSON-Schema, um die gesamte Diagrammstruktur (Daten, Layout, Stile) zu beschreiben, was eine direkte Erstellung und Manipulation im Code oder über APIs ermöglicht. Graphviz verwendet die DOT-Sprache, eine Textbeschreibung des Graphen, die dann von Graphviz-Layout-Engines in Bildformate gerendert wird. Während DOT mächtig für Layouts ist, ist es weniger für die direkte interaktiv-webbasierte Datenintegration wie Plotly ausgelegt.