【ノイキャン対応の完全ワイヤレスイヤホンレビュー】レーダーチャート、棒グラフで比較

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]'

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': 8,
        'ドライバーサイズ': 6,
        '音質低音': 7,
        '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,
    },
    '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,
    },
    '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,
    },
    '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,
    },
    '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,
    },
    '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': 8,
        '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,
    },
    '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,
    },
    '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,
    },
}


print('------------------------------------------------------------')
# 評価をデータフレームに落とし込む

df = pd.DataFrame()
for name in data:
    for item, val in data[name].items():
        dct = {'項目': item, '点数': val, 'TWS': name}
        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  8.0  Jabra [Elite 75t]
# ..             ...  ...                ...
# 107      アプリの使いやすさ  6.0  XROUND [FORGE NC]
# 108           付加機能  8.0  XROUND [FORGE NC]
# 109       防水（IPX○）  7.0  XROUND [FORGE NC]
# 110       防塵（IP○X）  6.0  XROUND [FORGE NC]
# 111           デザイン  7.0  XROUND [FORGE NC]

# [112 rows x 3 columns]

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',
    )
]


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)
)
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'))

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
)
fig.show()
save(fig=fig, config=None, save_name=f"{prefix}_line_polar")

print('------------------------------------------------------------')
# 棒グラフ

fig = px.bar(
    df, x='項目', y='点数', barmode='group',
    color='TWS', hover_data=df,
    color_discrete_sequence=set_color(data=data, alpha=0.8),
    range_y=(0, 10),
)
fig.update_layout(
    height=500,
    legend=dict(x=0, y=-0.4, 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
)
fig.show()
save(fig=fig, config=None, save_name=f"{prefix}_bar")