2024.09.18

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plotlyで作るインタラクティブで高品質なグラフ｜Pythonでデータを可視化する

Aru

Plotlyは、Pythonでグラフを表示するためのオープンソースライブラリです。インタラクティブで視覚的に優れた高品質なグラフを、ブラウザ上に表示できる点が大きな特徴です。本記事では、Plotlyのインストール方法から、基本的なグラフ作成の操作方法までをわかりやすく解説します。また、より高度なグラフ作成に役立つ公式ページの活用方法も紹介します。

Contents

Plotlyとは
Plotlyの使い方
- インストール
- インポート
いろいろなグラフを描画
その他
公式ページの活用方法
- 利用手順
まとめ

Plotlyとは

Plotlyは、オープンソースのグラフ作成ライブラリです。このライブラリを使うことで、Python上でインタラクティブで高品質なグラフを作成することができます。グラフの種類も多数用意されており、使い勝手もかなり良いです。

この記事では、Plotlyのインストールから、基本的な使い方、そして公式ページで目的のグラフを見つける方法について解説します。

その他のグラフ描画ライブラリについてはこちら

Seabornチートシート（目的のグラフ別早引き形式）【Python】

Seaborn Objectsチートシート｜新しい描画インタフェースの使い方【Python】

Plotlyの使い方

インストール

インストールは以下のコマンドラインでコマンドを実行するだけです。

pip install plotly

インポート

plotlyを使う場合は、importでライブラリをインポートします。以下の例では、pxという名前でライブラリをインポートしています。

import  plotly.express  as  px

いろいろなグラフを描画

基本的には、データを準備してグラフを作成し、show()で表示します。

散布図

散布図を描画するには、scatterを利用します。x, yにデータを入力するとプロットできます。

import plotly.express as px
import numpy as np
import random

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

fig = px.scatter(x=x, y=y)
fig.show()

plotlyのポイントは、プロットされたデータの上にマウスをのせると値などがインタラクティブに表示される点です。

描画はブラウザで行われます。plotlyの実体はplotly.jsとjavascriptのようです。

色（color）や、点の大きさ（size）、点の形状（symbol）も点ごとに設定できます。以下は、それぞれを指定した例です。

import plotly.express as px
import numpy as np
import random

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
col = np.random.randint(0, 10, 100)
size = np.random.rand(100) * 5

# 色を連続値（グラデーション）にする
fig = px.scatter(x=x, y=y, size=size, color=col)
fig.show()

# 色を離散値にし、色毎のシンボルも変更する
col = [str(x) for x in col]
size = [1 for _ in range(100)]
fig = px.scatter(x=x, y=y, color=col, symbol=col, size=size)
fig.show()

この例では、colを文字列（離散値）に設定しました。それぞれのシンボルが色に合わせて変更されているのがわかります。また、サイズを変更しています。

ラインチャート

ラインチャートを書く場合はlineを利用します。markers=Trueを設定すると、点も描画されます。

import plotly.express as px
import numpy as np
import random

x = np.array([i/10 for i in range(100)])
y = x**2

fig = px.line(x,y=y, title="y=x^2", markers=True)
fig.show()

複数のラインを引く

少し工夫すれば複数ラインを引くことも可能です。この例では、x, yのデータに２つのグラフのデータを入れています（colを変えたことで別のグラフとして描画されています）。

import plotly.express as px
import random

x = [i/10 for i in range(100)]
x += x
y = [i/10 for i in range(100)]
y += [(i/10)**2 for i in range(100)]
col = [i//100 for i in range(200)]


fig = px.line(x=x,y=y, color=col)
fig.show()

pandasのデータフレームを使えばもう少し簡単に複数ラインを引けますが（seabornに似ています）、複数ラインを引く場合は以下のようにplotly.graph_objectを使った方が簡単だと思います。

棒グラフ

棒グラフはbarです。xとyを指定するだけです

import plotly.express as px

x = ['a','b','c','d']
y = [1,2,3,4]
fig = px.bar(x=x, y=y)
fig.show()

箱ヒゲ図

統計でよく使う箱ヒゲ図もプロットできます。

import plotly.express as px
import numpy as np

y = np.random.randn(100)

fig = px.box(y=y)
fig.show()

ヒストグラム

ヒストグラムです。標準正規分布で乱数を生成しているの、平均０、分散１のヒストグラムが表示されています。

import plotly.express as px
import numpy as np

x = np.random.randn(1000)

fig = px.histogram(x=x)
fig.show()

その他

アニメーション

アニメーションさせることもできます。

import plotly.express as px

x = []
y = []
t = []

for i in range(0, 10) :
    t += [i for _ in range(100)]
    xt = [j for j in range(100)]
    x += xt
    y += [i*e for e in xt]

fig = px.line(x=x, y=y, animation_frame=t, markers = True,
           range_x=[0, 100], range_y=[0, max(y)])
fig.show()