完全ワイヤレスイヤホン（TWS）
スポンサーリンク
当サイトではレビュー依頼をお受けしております。ご連絡はお問合せページ、もしくは下記メールアドレスによろしくお願いいたします。
なお、メールにつきましては下記アドレスの「★」を「@」に変換の上、送信をよろしくお願いいたします。迷惑メール対策のためです。
- メール: megatenpa.blog★gmail.com
- Twitter: @m_ten_pa
完全ワイヤレスイヤホンの性能グラフ
イヤホン名をシングルクリックで非表示、ダブルクリックで単発表示。
初期表示の3機種は総合点トップ3。
Pythonコードはこちら
from pydoc import visiblename
import pandas as pd
import matplotlib.cm as cm
import plotly
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
# ファイル保存用の接頭辞
prefix = 'tws-compare'
print('------------------------------------------------------------')
'Jabra [Elite 75t]'
'Klipsch [T5]'
'Galaxy [Galaxy Buds Pro]'
'AVIOT [TE-D01t]'
'Nothing [Ear(1)]'
'SONY [WF-1000XM4]'
'Jabra [Elite 85t]'
'Jabra [Elite 7 Active]'
'XROUND [FORGE NC]'
'Anker [Soundcore Liberty 3 Pro]'
'Noble Audio [FALCON ANC]'
data = {
'Jabra [Elite 75t]': {
'本体再生時間（ANCあり）': 5.5,
'本体再生時間（ANCなし）': 7.5,
'ノイキャン低音': 6,
'ノイキャン高音': 4,
'外音取り込み': 9,
'ドライバーサイズ': 6,
'音質低音': 8,
'音質高音': 5,
'操作性': 8,
'アプリの使いやすさ': 8,
'付加機能': 5,
'防水（IPX○）': 5,
'防塵（IP○X）': 5,
'デザイン': 6,
'ランキング': '圏外',
},
'Galaxy [Galaxy Buds Pro]': {
'本体再生時間（ANCあり）': 5,
'本体再生時間（ANCなし）': 8,
'ノイキャン低音': 7,
'ノイキャン高音': 5,
'外音取り込み': 5,
'ドライバーサイズ': 11,
'音質低音': 7,
'音質高音': 7,
'操作性': 5,
'アプリの使いやすさ': 5,
'付加機能': 5,
'防水（IPX○）': 7,
'防塵（IP○X）': 0,
'デザイン': 7,
'ランキング': '圏外',
},
'AVIOT [TE-D01t]': {
'本体再生時間（ANCあり）': 12.6,
'本体再生時間（ANCなし）': 18,
'ノイキャン低音': 5,
'ノイキャン高音': 4,
'外音取り込み': 4,
'ドライバーサイズ': 10,
'音質低音': 6,
'音質高音': 5,
'操作性': 7,
'アプリの使いやすさ': 4,
'付加機能': 5,
'防水（IPX○）': 4,
'防塵（IP○X）': 0,
'デザイン': 4,
'ランキング': '圏外',
},
'Nothing [Ear(1)]': {
'本体再生時間（ANCあり）': 4,
'本体再生時間（ANCなし）': 5.7,
'ノイキャン低音': 4,
'ノイキャン高音': 4,
'外音取り込み': 4,
'ドライバーサイズ': 11.6,
'音質低音': 6,
'音質高音': 4,
'操作性': 3,
'アプリの使いやすさ': 3,
'付加機能': 4,
'防水（IPX○）': 4,
'防塵（IP○X）': 0,
'デザイン': 8,
'ランキング': '圏外',
},
'SONY [WF-1000XM4]': {
'本体再生時間（ANCあり）': 8,
'本体再生時間（ANCなし）': 12,
'ノイキャン低音': 10,
'ノイキャン高音': 8,
'外音取り込み': 7,
'ドライバーサイズ': 6,
'音質低音': 7,
'音質高音': 7,
'操作性': 2,
'アプリの使いやすさ': 6,
'付加機能': 8,
'防水（IPX○）': 4,
'防塵（IP○X）': 0,
'デザイン': 7,
'ランキング': 1,
},
'Jabra [Elite 85t]': {
'本体再生時間（ANCあり）': 5.5,
'本体再生時間（ANCなし）': 7,
'ノイキャン低音': 9,
'ノイキャン高音': 6,
'外音取り込み': 8,
'ドライバーサイズ': 12,
'音質低音': 7,
'音質高音': 7,
'操作性': 8,
'アプリの使いやすさ': 8,
'付加機能': 6,
'防水（IPX○）': 4,
'防塵（IP○X）': 0,
'デザイン': 6,
'ランキング': 2,
},
'Jabra [Elite 7 Active]': {
'本体再生時間（ANCあり）': 8,
'本体再生時間（ANCなし）': 10,
'ノイキャン低音': 8,
'ノイキャン高音': 7,
'外音取り込み': 8,
'ドライバーサイズ': 6,
'音質低音': 7,
'音質高音': 6,
'操作性': 7,
'アプリの使いやすさ': 7,
'付加機能': 5,
'防水（IPX○）': 5,
'防塵（IP○X）': 7,
'デザイン': 7,
'ランキング': '圏外',
},
'XROUND [FORGE NC]': {
'本体再生時間（ANCあり）': 9,
'本体再生時間（ANCなし）': 11.7,
'ノイキャン低音': 6,
'ノイキャン高音': 4,
'外音取り込み': 5,
'ドライバーサイズ': 7,
'音質低音': 6,
'音質高音': 6,
'操作性': 6,
'アプリの使いやすさ': 6,
'付加機能': 8,
'防水（IPX○）': 7,
'防塵（IP○X）': 6,
'デザイン': 7,
'ランキング': '圏外',
},
'Anker [Soundcore Liberty 3 Pro]': {
'本体再生時間（ANCあり）': 6,
'本体再生時間（ANCなし）': 8,
'ノイキャン低音': 9,
'ノイキャン高音': 6,
'外音取り込み': 7,
'ドライバーサイズ': 10.6,
'音質低音': 7,
'音質高音': 4,
'操作性': 8,
'アプリの使いやすさ': 8,
'付加機能': 6,
'防水（IPX○）': 4,
'防塵（IP○X）': 0,
'デザイン': 7,
'ランキング': 3,
},
'Noble Audio [FALCON ANC]': {
'本体再生時間（ANCあり）': 6,
'本体再生時間（ANCなし）': 8.5,
'ノイキャン低音': 6,
'ノイキャン高音': 4,
'外音取り込み': 5,
'ドライバーサイズ': 10,
'音質低音': 8,
'音質高音': 8,
'操作性': 5,
'アプリの使いやすさ': 6,
'付加機能': 5,
'防水（IPX○）': 4,
'防塵（IP○X）': 0,
'デザイン': 8,
'ランキング': '圏外',
},
}
print('------------------------------------------------------------')
# 評価をデータフレームに落とし込む
df = pd.DataFrame()
visibles = []
for name in data:
for item, val in data[name].items():
if item == 'ランキング':
if type(data[name]['ランキング']) is int:
visible = True # ランキングが数値の時は初期表示
else:
visible = 'legendonly' # ランキングが数値じゃない時は初期非表示
visibles.append(visible)
else:
dct = {'項目': item, '点数': val, 'TWS': name} # , 'visible': (visible,)}
df = df.append(dct, ignore_index=True)
print(df)
# 項目 点数 TWS
# 0 本体再生時間（ANCあり） 5.5 Jabra [Elite 75t]
# 1 本体再生時間（ANCなし） 7.5 Jabra [Elite 75t]
# 2 ノイキャン低音 6.0 Jabra [Elite 75t]
# 3 ノイキャン高音 4.0 Jabra [Elite 75t]
# 4 外音取り込み 9.0 Jabra [Elite 75t]
# .. ... ... ...
# 135 アプリの使いやすさ 6.0 Noble Audio [FALCON ANC]
# 136 付加機能 5.0 Noble Audio [FALCON ANC]
# 137 防水（IPX○） 4.0 Noble Audio [FALCON ANC]
# 138 防塵（IP○X） 0.0 Noble Audio [FALCON ANC]
# 139 デザイン 8.0 Noble Audio [FALCON ANC]
# [140 rows x 3 columns]
# 各TWSの初期表示・非表示を抽出
print(visibles)
# ['legendonly', 'legendonly', 'legendonly', 'legendonly', True, True, 'legendonly', 'legendonly', True, 'legendonly']
print('------------------------------------------------------------')
# ボタン作成
def set_menus():
# ボタンの内容を作成
menu = dict(
label='line or fill', method='update',
args=[dict(fill='toself'), dict()], # 塗りつぶしを追加
args2=[dict(fill=None), dict()], # 線だけ
)
menus = [menu]
return menus
# 色付け用の関数
def set_color(data, alpha=1):
rgbas = []
for num, _ in enumerate(data):
cmap = cm.jet(num / len(data))
color = plotly.colors.convert_to_RGB_255(cmap) + (alpha,)
rgba = f"rgba{color}"
rgbas.append(rgba)
return rgbas
# グラフ保存用の関数
def save(fig, config, save_name):
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html", config=config,)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
# 作成したグラフにHTMLコードを保存
html_code = fig.to_html(
include_plotlyjs='cdn', full_html=False, config=config,
)
with open(f"{save_name}.txt", mode='w') as f:
f.write(html_code)
print('------------------------------------------------------------')
# レーダーチャート
updatemenus = [
dict(
active=0, buttons=set_menus(), type='buttons', direction='right',
x=0.3, y=1.01, xanchor='center', yanchor='bottom', font_color='black'
)
]
fig = px.line_polar(
df, r='点数', theta='項目',
line_close=True, color='TWS', hover_data=df,
color_discrete_sequence=set_color(data=data),
template='plotly_dark'
)
fig.update_traces(fill='toself') # 初期表示は塗りつぶし
# 各点のホバーと塗りつぶし部分の許可
fig.for_each_trace(lambda t: t.update(hoveron='points+fills'))
# グラフに初期表示・非表示を設定
for num, visible in enumerate(visibles):
fig['data'][num]['visible'] = visible
# レイアウトの設定
fig.update_layout(
updatemenus=updatemenus, # 塗りつぶしか線かのボタン
height=1000, # グラフの高さ
# 凡例はグラフの下に配置
legend=dict(x=0, y=0, xanchor='left', yanchor='top', orientation='h'),
# polar=dict(radialaxis=dict(range=(0, 10),)) # レーダーチャートの表示範囲
# グラフ全体とホバーのフォントサイズ変更
font_size=20, hoverlabel_font_size=20
)
# グラフの表示と非表示
# fig.show()
save(fig=fig, config=None, save_name=f"{prefix}_line_polar")
print('------------------------------------------------------------')
# 棒グラフ
fig = px.bar(
df, y='項目', x='点数', barmode='group',
color='TWS', hover_data=df,
color_discrete_sequence=set_color(data=data, alpha=0.8),
range_x=(0, 12), orientation='h'
)
fig.update_layout(
height=1500,
legend=dict(x=0, y=-0.1, xanchor='left', yanchor='top', orientation='h'),
# グラフ全体とホバーのフォントサイズ変更
font_size=20, hoverlabel_font_size=20,
template='plotly_dark'
)
# グラフに初期表示・非表示を設定
for num, visible in enumerate(visibles):
fig['data'][num]['visible'] = visible
# fig.show()
save(fig=fig, config=None, save_name=f"{prefix}_bar")
