Plotly と Plotly の Figure

Pythonで学ぶPlotlyによるデータ可視化入門

Alex Scriven

Data Scientist

Plotly とは？

JavaScript 製のグラフライブラリ
- JavaScript 知識は不要です
Plotly には Python ラッパーがあります

Plotly のロゴ

なぜ Plotly？

Plotly の主な利点:

速くて簡単
plotly.express で省コード・省労力
必要に応じて高いカスタマイズ性
インタラクティブ機能を内蔵

Plotly Figure の作成

Plotly の図の作り方:

手早い作図は plotly.express（px）
より細かな指定は plotly.graph_objects（go）

📈 本コースは主に px を使います

ドキュメントの重要性

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インタラクティブなドキュメント
各プロットの詳細リファレンス

散布図の参考:

例付きの plotly.express のページ
基本オブジェクトの技術リファレンス

Figure を作る

基本的な Plotly Figure:

import plotly.express as px

days = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", 
        "Friday", "Saturday", "Sunday"]       
temperatures = [28, 27, 25, 31, 32, 35, 36]

fig = px.bar(
    x=days, 
    y=temperatures,
    title="Temperatures of the week")

fig.show()

Figure を見てみましょう

週ごとの気温の棒グラフ

Plotly Figure の中身

Plotly Figure の構成要素:

layout: 図のスタイルを制御する辞書
- 図ごとに layout は1つ
data: グラフ種別とデータを指定する辞書のリスト
- データ + 種別 = trace。種類は40以上！
- 1つのグラフに複数の trace 可
frames: アニメーション用（本コースの範囲外）

Plotly Figure の内部

print(fig)

Figure({'data': [{'type': 'bar',
              'x': array(['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday'
              , 'Saturday','Sunday'], dtype=object),
              'y': {'bdata': 'HBsZHyAjJA==....'}],
    'layout': {'title': {'text': 'Temperatures of the week'}}})

Plotly の即時インタラクション

データ点にホバー
追加の操作ボタン

ホバー時のオプション

Passons à la pratique !

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