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title: Modules importants de Plotly
description: "Plotly propose plusieurs modules, chacun avec son objectif. Voyons les trois que tu rencontreras le plus souvent, et comment choisir entre eux. ## plotly.express : l'API de haut niveau `plotly.express` est une API de haut niveau pour créer des visualisations…"
url: "https://moncoachdata.com/tutos/modules-importants-de-plotly/"
updated: "2026-10-20"
category: "Maîtriser Plotly : Laisse tes visualisations parler à travers Plotly"
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# Modules importants de Plotly

Plotly propose plusieurs modules, chacun avec son objectif. Voyons les trois que tu rencontreras le plus souvent, et comment choisir entre eux.

## plotly.express : l'API de haut niveau

`plotly.express` est une API de haut niveau pour créer des visualisations rapidement, avec un minimum de code. Importe-la avec :

```
import plotly.express as px
```

Python

Avec Plotly Express, tu passes d'abord le DataFrame, puis, pour les paramètres `x` et `y`, il te suffit d'indiquer le nom des colonnes : la bibliothèque est entièrement compatible avec les DataFrames Pandas. Exemple :

```
df = px.data.tips()
fig = px.scatter(df, x="total_bill", y="tip", color="sex")
fig.show()
```

Python

## plotly.graph_objects : le contrôle total

`plotly.graph_objects` fait partie du cœur de Plotly. Il sert à créer une large gamme de diagrammes et permet de personnaliser chaque détail. Importe-le avec :

```
import plotly.graph_objects as go
```

Python

Avec ce module, tu ne passes pas un DataFrame mais directement les séries pour les paramètres `x` et `y` :

```
fig = go.Figure(go.Scatter(x=df["total_bill"], y=df["tip"], mode="markers"))
fig.show()
```

Python

En pratique, Plotly Express construit lui-même des objets `graph_objects` : tu peux donc créer une figure avec Express, puis l'affiner avec les méthodes `update_traces()` et `update_layout()`.

## plotly.offline : travailler hors ligne

Dans certains cas, tu veux travailler avec Plotly hors ligne, par exemple pour générer des visualisations destinées à un usage hors ligne ou à des notebooks Jupyter. Le module `plotly.offline` servait à cela.

**À noter :** depuis Plotly 4, le mode hors ligne est le comportement par défaut. Tu n'as plus besoin de `plotly.offline` : `fig.show()` suffit pour afficher une figure dans un notebook ou dans le navigateur, et `fig.write_html('graphique.html')` l'enregistre en fichier HTML autonome.

## Lequel choisir ?

- **Plotly Express** pour les diagrammes courants, en une ligne de code ;
- **Graph Objects** pour les diagrammes plus complexes ou très personnalisés, en combinant plusieurs tracés dans une même figure.

Mets-les en pratique dans le tutoriel suivant : [diagrammes de base avec Plotly](https://moncoachdata.com/tutos/diagrammes-de-base-avec-plotly/).

Pour comparer les bibliothèques de visualisation, consulte aussi notre article sur les [4 alternatives puissantes pour la visualisation de données](https://moncoachdata.com/blog/4-alternatives-puissantes-visualisation-donnees/).

**Plotly, c'est bien. Savoir quoi tracer, c'est mieux.** Le cours [Analyse et visualisation de données](https://dataxp.fr/cours/analyse-visualisation-donnees?utm_source=moncoachdata&utm_medium=tuto&utm_campaign=16423) te forme à l'exploration puis à la communication de tes analyses.

 ![Maitriser Plotly](https://moncoachdata.com/wp-content/uploads/2022/08/maitriser-plotly.jpg)