こんな人にオススメ
plotlyのとっかかりとして散布図（scatter）を描きたいけど、どうやって書けばいい？
ということで、今回はplotlyのgo.Scatterを使った散布図（scatter plot）の描き方について解説する。散布図は一番メジャーで基礎的なプロットの1つだから、本記事で理解していただけると幸いだ。
plotlyの基礎的な内容については以下の記事でも解説している。plotlyにはgo以外にもpxもあるので、興味があれば訪れてみてほしい。
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【plotly&px.scatter】pxでの散布図の描き方
本記事はplotly公式の「Scatter Plots in Python」を参考にした。
python環境は以下
- Python 3.10.1
- numpy 1.21.4
- pandas 1.3.5
- plotly 5.4.0
- plotly-orca 3.4.2
なお、新しく立ち上げたサイト「Pro天パ」ではリライト（書き直し）した記事を公開している。併せてご覧いただきたい。
作成したコード全文
下準備（import）
import numpy as np import pandas as pd import plotly.graph_objects as go import plotly.io as pio
まずは下準備としてのimport関連。今回は基本goを使用するが、一部データを作成・読み込みするためにnumpyとpandasを使用するのでimport。
pioは以下の記事で解説している、plotlyでのグラフ保存用のライブラリ。保存の仕方は色々あるが、pioその1つだ。
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【plotly&orca】plotlyで静止画保存（orca）
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シンプルにプロットする
まずはシンプルにプロットする。ここでは変数plotに格納するなど処理を細かく分解しているが、いきなりgo.Figureにgo.Scatterを入れてもいい。
散布図はgo.Scatterで描画可能。引数はx, yでそれぞれ横軸と縦軸の値に相当する。その他にも引数は多くあるが、最低限はこれだけあればグラフは描ける。
プロットデータはgo.Scatterの状態ではなく、listなどの配列に入れる必要がある。ここでは変数plotがその役割を果たす。プロットデータができるとそれをgo.Figureの引数dataに入れ、fig.showで表示。グラフの保存はhtml, png形式にしている。
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
x = (0, 1, 2)
y = (1, 3, 2)
d = go.Scatter(
x=x, # xの値
y=y, # yの値
)
print(d)
# Scatter({
# 'x': [0, 1, 2], 'y': [1, 3, 2]
# })
# プロットはlistやtupleに入れないといけない
plot = [d]
# go.Figureでグラフ作成
fig = go.Figure(data=plot) # plotは引数data
print(fig)
# Figure({
# 'data': [{'type': 'scatter', 'x': [0, 1, 2], 'y': [1, 3, 2]}], 'layout': {'template': '...'}
# })
# グラフの表示
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter' # グラフ保存時の接頭辞
save_name = f"{prefix}_simple"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
複数プロットは配列でまとめる
複数プロットをする場合は、プロットデータを配列の中に入れるといい。この例だと変数plotにy0, y1のプロットデータを入れている。
あとはさっきと同じようにgo.Figureに格納したらいい。ここでは1データずつd0, d1として作成したが、もちろんfor文でループ作成してもいい。
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
x = (0, 1, 2)
y0 = (1, 3, 2)
y1 = (2, 1, 3)
# 引数nameをプロットの名前をつけない場合は自動で「trace0」などの名称に
d0 = go.Scatter(
x=x, # xの値
y=y0, # y0の値
)
d1 = go.Scatter(
x=x, # xの値
y=y1, # y1の値
name='y1' # プロットの名前をy1に設定
)
# 複数プロットをまとまることも可能
plot = [d0, d1]
# go.Figureでグラフ作成
fig = go.Figure(data=plot) # plotは引数data
print(fig)
# Figure({
# 'data': [{'type': 'scatter', 'x': [0, 1, 2], 'y': [1, 3, 2]},
# {'name': 'y1', 'type': 'scatter', 'x': [0, 1, 2], 'y': [2, 1, 3]}],
# 'layout': {'template': '...'}
# })
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_multiple"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
go.Layoutでレイアウトの設定
散布図に限った話ではないが、plotlyのグラフでタイトルや軸ラベルを追加したい時にはレイアウトの設定が必要。こちらも色々な方法があるが、ここではplotと同じように変数layoutで独立させる方法をとる。
このグラフだとグラフタイトルと横軸ラベルを追加した。それぞれgo.Layoutの引数titleの中のtext, 引数xaxisのtitleを使う。名前がtitleとtextなので注意。
layoutもgo.Figureの中の引数layoutに入れると反映させることができる。
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
x = (0, 1, 2)
y = (1, 3, 2)
plot = [go.Scatter(x=x, y=y)]
# レイアウトはgo.Layoutで設定可能
layout = go.Layout(
title=dict(text='TITLE'),
xaxis=dict(title='X'),
)
# レイアウトもgo.Figureに入れる
fig = go.Figure(data=plot, layout=layout)
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_layout"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
modeでプロットの種類を変更
go.Scatterでは点だけや線と点など色々なパターンのプロットが可能。これらはgo.Scatterの引数modeで設定可能。modeでは以下の決まりがある。
’lines’で線にする‘markers’で点にする‘text’でテキストにする- 上記を
＋でつなげた組み合わせ noenで非表示
今回のグラフでは合計8種類のグラフをyの値を変えながらプロットした。mode=’text’の際に表示するテキストは、go.Scatterの引数textで指定可能。ここではyの値にした。
また、noneにするとプロット点は非表示なるものの、マウスをかざすとちゃんとプロットされていることが確認できる。
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
# 引数modeでの組み合わせ
modes = [
'lines', 'markers', 'text', 'none',
'lines+markers', 'lines+text', 'markers+text',
'lines+markers+text',
]
x = (0, 1, 2)
plot = []
for num, mode in enumerate(modes): # forで全modeをプロット
y = np.array((1, 3, 2)) + num # 1プロットずつyの値を増やす
d = go.Scatter(
x=x, y=y,
name=mode, # プロットの名前はモードに
mode=mode, # プロットのモード
text=y, # modeにtextが入っている時用の表示テキストはyに
)
plot.append(d)
fig = go.Figure(data=plot) # plotは引数data
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_mode"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
textpositionでテキストの位置を変更
go.Scatterの引数textpositionを使用することで、テキストの表示位置を変更することができる。プロットする位置は各データ点の位置に変わりないが、その点の左上に置くのか右下に置くのかなどを指定できる。
今回の例だと一番プロット点がゴチャゴチャするだろうmode = 'lines+markers+text'を例として指定。選択可能なtextpositionは以下の合計9種類。
'top left': 左上'top center': 真上'top right': 右上'middle left': 左'middle center': 中心'middle right': 右'bottom left': 左下'bottom center': 真下'bottom right': 右下
テキストがゴチャゴチャしやすいってときにはこのtextpositionを使用して位置調節するといいだろう。
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
x = (0, 1, 2)
# ごちゃごちゃするmode
mode = 'lines+markers+text'
# テキストを置く位置
textpositions = (
'top left', 'top center', 'top right', 'middle left', 'middle center',
'middle right', 'bottom left', 'bottom center', 'bottom right'
)
plot = []
for num, textposition in enumerate(textpositions):
y = np.array((1, 3, 2)) + num
d = go.Scatter(
x=x, y=y,
name=textposition, # プロットの名前はtextpositionに
mode=mode, text=textposition,
textposition=textposition # テキストを置く位置
)
plot.append(d)
fig = go.Figure(data=plot) # plotは引数data
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_textposition"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
バブルチャート作成
散布図は点のグラフなのでバブルチャートの作成も可能。バブルチャートでは点のサイズを変更する必要があるが、これはgo.Scattreの引数markerの中のsizeで可能。ここではさらに引数colorでマーカーの色も変更した。
バブルチャートについては以下の記事で応用的な内容で作成した。これらの記事ではスライダーを使用するなどより難しいグラフを作成した。
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import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
fig = go.Figure(
data=go.Scatter(
x=[1, 2, 3, 4],
y=[10, 11, 12, 13],
mode='markers',
marker=dict(
size=[40, 60, 80, 100], # マーカーのサイズ
color=[0, 1, 2, 3] # マーカーの色
)
)
)
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_bubble"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
色々な色の設定方法
マーカーの色の指定は色々な方法がある。ここでは以下の4種類で作成。全て同じ色だが表現方法や不透明度が異なる。
- CSSカラー:
‘violet' - HTMLカラー:
‘#ee82ee’ - RGB:
'rgb(238, 130, 238)' - RGBa:
'rgba(238, 130, 238, 0.2)'
RGBaのaはalphaの略で、不透明度を表す。1だとくっきりハッキリだが、0だと完全に透明になる。デフォルトの色は不透明度1だが、ここでは最後のマーカーだけ不透明度を0.2にして少し薄くした。
また、以下のコードでmarker_sizeとしているが、これはマジックアンダースコア（Magic Underscore）と呼ばれるもので、marker=dict(size=...)と同じ意味になる。dictの中身が1つだけならこれで短く書ける。
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
fig = go.Figure(
data=go.Scatter(
x=[1, 2, 3, 4],
y=[10, 11, 12, 13],
mode='markers',
# マジックアンダースコアを使って書いてもいい
marker_size=(0, 10, 50, 100),
# 全てvioletカラー
marker_color=(
'violet', # CSSカラー
'#ee82ee', # HTMLカラー
'rgb(238, 130, 238)', # rgb(Red, Green, Blue)
'rgba(238, 130, 238, 0.2)' # rgba(Red, Green, Blue, alpha)
),
)
)
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_bubble_color"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
色をカラーバーで表現
マーカーの色を基準にカラーバーを追加することも可能。go.Scatter引数markerからcolor, colorscale, shoscaleを指定することで実現可能。colorscaleに関しては指定しなくてもデフォルトで色をつけてくれる。
一方で、colorを指定しないとplotly側がどの値を基準に色を決めたらいいのかわからないから、何もしてくれずに全プロットが同じ色で表示されるだけになる。
また、colorscaleはデフォルトではFalseなのでTrueにしないと表示されない。
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
np.random.seed(0) # 乱数の固定
y = np.random.randn(500)
fig = go.Figure(
data=go.Scatter(
# xを省略するとデータのインデックスがxの値になる
y=y, # 500のランダムデータ作成
mode='markers',
marker=dict(
size=16,
color=y, # マーカーの色をyにする
colorscale='Viridis', # カラースケール変更
showscale=True # カラーバーの表示
)
)
)
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_colorbar"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
カラースケールの例
ここでカラースケールの一例を示しておく。その他のカラースケールや詳細については公式の「Built-in Continuous Color Scales in Python」参照。
今回は'Jet', 'Plotly3', 'Pinkyl', 'Picnic'の4種類で作成した。用途で使い分けるといいだろう。
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
np.random.seed(0)
y = np.random.randn(500)
# カラースケールの一例
colorscales = ('Jet', 'Plotly3', 'Pinkyl', 'Picnic')
for colorscale in colorscales:
fig = go.Figure(
data=go.Scatter(
y=y,
mode='markers',
marker=dict(
size=16, color=y,
colorscale=colorscale,
showscale=True
)
),
# グラフタイトルはtitle_textじゃなくてもいい
layout=go.Layout(title=colorscale)
)
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_colorscale_{colorscale}"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
symbolでマーカーのシンボルを変更
引数go.Scatterの引数markerの中のsymbolでマーカーのシンボルを変更可能。以下の記事やplotly公式の「Styling Markers in Python」で全てのシンボルについては記述されている。
シンボルは例外はあるが、塗りつぶし・白抜き・中心に点・白抜きと中心に点の4種類が存在している。ここではこれらを’circle’（円）に対して適用、その他メジャーなシンボルでグラフを作成した。
なお、わかりやすいようにマーカーのサイズはmarker_sizeで大きくした。
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
# シンボルの一例
symbols = (
'circle', 'circle-open', 'circle-dot', 'circle-open-dot',
'square', 'diamond', 'cross', 'triangle-up'
)
plot = []
for num, symbol in enumerate(symbols):
y = np.array((1, 3, 2)) + num
d = go.Scatter(
x=x, y=y, name=symbol, mode='markers',
marker_symbol=symbol, # マーカーのシンボル
marker_size=20, # マーカーサイズ変更
)
plot.append(d)
fig = go.Figure(data=plot)
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_symbol"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
dashで線の種類を変更
symbolは点の形状だったが、線の種類も引数dashで変更可能。dashの場合は引数は少なく、以下の6種類+1パターンのみ。
'solid': 実線'dot': 点線'dash': 破線'longdash': 長い破線'dashdot': 一点鎖線'longdashdot': 長い破線の一点鎖線'5px,10px,2px,2px': 5, 10, 2, 2 pixごとの破線
dashは引数lineの中のdashで変更可能。ここではマジックアンダースコアでつないで楽をした。
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
# 線種の一例
dashs = (
'solid', 'dot', 'dash', 'longdash',
'dashdot', 'longdashdot', '5px,10px,2px,2px'
)
plot = []
for num, dash in enumerate(dashs):
y = np.array((1, 3, 2)) + num
d = go.Scatter(
x=x, y=y, name=dash,
line_dash=dash, # 線の種類
)
plot.append(d)
fig = go.Figure(data=plot)
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_dash"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
update_tracesでプロットを後から編集
一度figを作成した後でも、追記や更新という形でfigを編集することが可能。ここでは先にfig自体を作成した後に、update_tracesでプロットデータを追記している。
以下の記事ではこのようにfig作成後のプロットデータの追記などを行う方法について解説している。
-
-
【plotly&fig作成と更新】add_traceやupdate_layoutの使い方
こんな人にオススメ plotlyでグラフを& ...
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import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
# 0-100までを100分割
t = np.linspace(0, 10, 100)
print(t)
# [ 0. 0.1010101 0.2020202 0.3030303 0.4040404 0.50505051
# 0.60606061 0.70707071 0.80808081 0.90909091 1.01010101 1.11111111
# 1.21212121 1.31313131 1.41414141 1.51515152 1.61616162 1.71717172
# 1.81818182 1.91919192 2.02020202 2.12121212 2.22222222 2.32323232
# 2.42424242 2.52525253 2.62626263 2.72727273 2.82828283 2.92929293
# 3.03030303 3.13131313 3.23232323 3.33333333 3.43434343 3.53535354
# 3.63636364 3.73737374 3.83838384 3.93939394 4.04040404 4.14141414
# 4.24242424 4.34343434 4.44444444 4.54545455 4.64646465 4.74747475
# 4.84848485 4.94949495 5.05050505 5.15151515 5.25252525 5.35353535
# 5.45454545 5.55555556 5.65656566 5.75757576 5.85858586 5.95959596
# 6.06060606 6.16161616 6.26262626 6.36363636 6.46464646 6.56565657
# 6.66666667 6.76767677 6.86868687 6.96969697 7.07070707 7.17171717
# 7.27272727 7.37373737 7.47474747 7.57575758 7.67676768 7.77777778
# 7.87878788 7.97979798 8.08080808 8.18181818 8.28282828 8.38383838
# 8.48484848 8.58585859 8.68686869 8.78787879 8.88888889 8.98989899
# 9.09090909 9.19191919 9.29292929 9.39393939 9.49494949 9.5959596
# 9.6969697 9.7979798 9.8989899 10. ]
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(
x=t, y=np.sin(t),
name='sin',
mode='markers',
marker_color='rgba(152, 0, 0, .8)' # 不透明度0.8
))
fig.add_trace(go.Scatter(
x=t, y=np.cos(t),
name='cos',
marker_color='rgba(255, 182, 193, .9)' # 不透明度0.9
))
# 一括で変更したい場合はupdateで更新してもいい
fig.update_traces(
mode='markers', # 点だけに
marker_line_width=2, # マーカーの枠線の変更
marker_size=10 # マーカーサイズ
)
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_update_traces"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
マウスオーバーのホバー機能を使う
plotlyのグラフの特徴でもあるホバー機能を編集するにはいくつかの方法がある。ここでは簡単な方法であるgo.Scatterの引数textを使用する方法について解説する。
引数textはmodeに’text’が含まれているときに、プロットにテキストを表示するというものだった。しかし、公式の「Scatter Plots in Python」にあるように引数hoverinfoに’text’が含まれている、かつ、引数hovertextが指定されていないときは、引数textの内容がホバーに反映される。
Sets text elements associated with each (x,y) pair. If a single string, the same string appears over all the data points. If an array of string, the items are mapped in order to the this trace's (x,y) coordinates. If trace
hoverinfocontains a "text" flag and "hovertext" is not set, these elements will be seen in the hover labels.
hoverinfoのデフォルト値は’all’でこれには’text’が含まれている。また、上のグラフでは引数hovertext（デフォルト値’’）を指定していないので、textで指定したState列のデータがホバーに反映される。
なお、x, yの値はデフォルトで表示されるので、textの内容はその下に表示される。ホバーの内容を自分でカスタムしたいなら、次で説明するhovertemplateを使うといい。
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
file = '<https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2014_usa_states.csv>'
data = pd.read_csv(file) # データの読み込み
print(data)
# Rank State Postal Population
# 0 1 Alabama AL 4849377.0
# 1 2 Alaska AK 736732.0
# 2 3 Arizona AZ 6731484.0
# 3 4 Arkansas AR 2966369.0
# 4 5 California CA 38802500.0
# 5 6 Colorado CO 5355866.0
# 6 7 Connecticut CT 3596677.0
# 7 8 Delaware DE 935614.0
# 8 9 District of Columbia DC 658893.0
# 9 10 Florida FL 19893297.0
# 10 11 Georgia GA 10097343.0
# 11 12 Hawaii HI 1419561.0
# 12 13 Idaho ID 1634464.0
# 13 14 Illinois IL 12880580.0
# 14 15 Indiana IN 6596855.0
# 15 16 Iowa IA 3107126.0
# 16 17 Kansas KS 2904021.0
# 17 18 Kentucky KY 4413457.0
# 18 19 Louisiana LA 4649676.0
# 19 20 Maine ME 1330089.0
# 20 21 Maryland MD 5976407.0
# 21 22 Massachusetts MA 6745408.0
# 22 23 Michigan MI 9909877.0
# 23 24 Minnesota MN 5457173.0
# 24 25 Mississippi MS 2994079.0
# 25 26 Missouri MO 6063589.0
# 26 27 Montana MT 1023579.0
# 27 28 Nebraska NE 1881503.0
# 28 29 Nevada NV 2839098.0
# 29 30 New Hampshire NH 1326813.0
# 30 31 New Jersey NJ 8938175.0
# 31 32 New Mexico NM 2085572.0
# 32 33 New York NY 19746227.0
# 33 34 North Carolina NC 9943964.0
# 34 35 North Dakota ND 739482.0
# 35 36 Ohio OH 11594163.0
# 36 37 Oklahoma OK 3878051.0
# 37 38 Oregon OR 3970239.0
# 38 39 Pennsylvania PA 12787209.0
# 39 40 Puerto Rico PR 3548397.0
# 40 41 Rhode Island RI 1055173.0
# 41 42 South Carolina SC 4832482.0
# 42 43 South Dakota SD 853175.0
# 43 44 Tennessee TN 6549352.0
# 44 45 Texas TX 26956958.0
# 45 46 Utah UT 2942902.0
# 46 47 Vermont VT 626562.0
# 47 48 Virginia VA 8326289.0
# 48 49 Washington WA 7061530.0
# 49 50 West Virginia WV 1850326.0
# 50 51 Wisconsin WI 5757564.0
# 51 52 Wyoming WY 584153.0
fig = go.Figure(
data=go.Scatter(
x=data['Postal'],
y=data['Population'],
mode='markers',
marker_color=data['Population'], # 色はPopulationに対応
text=data['State'] # modeがtextでないときはホバーに反映
)
)
# レイアウトにタイトルを追加
fig.update_layout(title='Population of USA States')
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_hover"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
hovertemplateでホバーのスタイルを設定
引数hovertemplateを使用することで、自分好みのホバー内容にすることができる。hovertemplateでは「%」が使用でき、例えば%{x}とすることで各プロットのxの値をホバーに反映させられる。
また、marker_colorのようにdictで深くなっている引数の値の時はピリオド.を使用することで対処可能。
なお、改行は<br>、上付き文字は<sup>内容</sup>、下付き文字は<sub>内容</sub>とするなどタグを使用することでレイアウトの変更が可能。
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
file = '<https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2014_usa_states.csv>'
data = pd.read_csv(file)
print(data)
# Rank State Postal Population
# 0 1 Alabama AL 4849377.0
# 1 2 Alaska AK 736732.0
# 2 3 Arizona AZ 6731484.0
# 3 4 Arkansas AR 2966369.0
# 4 5 California CA 38802500.0
# 5 6 Colorado CO 5355866.0
# 6 7 Connecticut CT 3596677.0
# 7 8 Delaware DE 935614.0
# 8 9 District of Columbia DC 658893.0
# 9 10 Florida FL 19893297.0
# 10 11 Georgia GA 10097343.0
# 11 12 Hawaii HI 1419561.0
# 12 13 Idaho ID 1634464.0
# 13 14 Illinois IL 12880580.0
# 14 15 Indiana IN 6596855.0
# 15 16 Iowa IA 3107126.0
# 16 17 Kansas KS 2904021.0
# 17 18 Kentucky KY 4413457.0
# 18 19 Louisiana LA 4649676.0
# 19 20 Maine ME 1330089.0
# 20 21 Maryland MD 5976407.0
# 21 22 Massachusetts MA 6745408.0
# 22 23 Michigan MI 9909877.0
# 23 24 Minnesota MN 5457173.0
# 24 25 Mississippi MS 2994079.0
# 25 26 Missouri MO 6063589.0
# 26 27 Montana MT 1023579.0
# 27 28 Nebraska NE 1881503.0
# 28 29 Nevada NV 2839098.0
# 29 30 New Hampshire NH 1326813.0
# 30 31 New Jersey NJ 8938175.0
# 31 32 New Mexico NM 2085572.0
# 32 33 New York NY 19746227.0
# 33 34 North Carolina NC 9943964.0
# 34 35 North Dakota ND 739482.0
# 35 36 Ohio OH 11594163.0
# 36 37 Oklahoma OK 3878051.0
# 37 38 Oregon OR 3970239.0
# 38 39 Pennsylvania PA 12787209.0
# 39 40 Puerto Rico PR 3548397.0
# 40 41 Rhode Island RI 1055173.0
# 41 42 South Carolina SC 4832482.0
# 42 43 South Dakota SD 853175.0
# 43 44 Tennessee TN 6549352.0
# 44 45 Texas TX 26956958.0
# 45 46 Utah UT 2942902.0
# 46 47 Vermont VT 626562.0
# 47 48 Virginia VA 8326289.0
# 48 49 Washington WA 7061530.0
# 49 50 West Virginia WV 1850326.0
# 50 51 Wisconsin WI 5757564.0
# 51 52 Wyoming WY 584153.0
fig = go.Figure(
data=go.Scatter(
x=data['Postal'],
y=data['Population'],
mode='markers',
marker_color=data['Population'], # 色はPopulationに対応
# ホバーのスタイルを設定
hovertemplate=(
# brタグで改行
# %を使うとx, yの各値を指定可能
'x = %{x}<br>'\\
'y = %{y}<br>'\\
# マジックアンダースコア（もしくはdict）を使う引数はピリオドで対応可能
'color: %{marker.color}'\\
# ホバー右の欄。extra内に何も書かないと表示がなくなる
# bタグは太字、iタグは斜体
'<extra><b>%{x}</b></extra>'
)
)
)
# レイアウトにタイトルを追加
fig.update_layout(title='Population of USA States')
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_hovertemplate"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
customdataで好きなデータをホバーに置ける
引数customdataを使用することで、xやy以外のデータもホバーに反映させることができる。ここではデータフレームdataをcustomdataとして指定した。
そしてhovertemplateにてcustomdata[0]で0列目のRank、customdata[1]で1 列目のStateを取り出した。
customdataはlistやnumpy配列、pandasのシリーズやここで使用したpandasのデータフレームなどに対応している。
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
file = '<https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2014_usa_states.csv>'
data = pd.read_csv(file)
fig = go.Figure(
data=go.Scatter(
x=data['Postal'], y=data['Population'], mode='markers',
marker_color=data['Population'],
customdata=data, # データフレーム全体を使用してみる
# 0番目がRank, 1番目がState
hovertemplate='Rank: %{customdata[0]}, State: %{customdata[1]}'
)
)
# レイアウトにタイトルを追加
fig.update_layout(title='customdata(set index number)')
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_customdata"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
customdata.で名称での指定可能
0番目、1番目という指定だとややこしいって時には.を使ってそのまま名称指定する方法もある。ただし、そのためのデータを作成するのが少し面倒。
1データずつ、表示したい内容のdictを作成する必要がある。pandasのデータフレームの場合は.ilocを使用することで各行を取り出すことができるので、これをdictに変換したらいい。
customdata = []
for row in data.iloc:
# 各行のデータをdictに変換して格納
customdata.append(dict(row))
# 0行目のデータ
print(customdata[0])
# {'Rank': 1, 'State': 'Alabama', 'Postal': 'AL', 'Population': 4849377.0}
このdictが出来れば、あとはhovertemplateでcustomdata.Rankのように名称指定が可能になる。
fig = go.Figure(
data=go.Scatter(
x=data['Postal'], y=data['Population'], mode='markers',
marker_color=data['Population'],
customdata=customdata,
# 各データごとにdictでまとめていると、customdataを名称で指定可能
hovertemplate='Rank: %{customdata.Rank}, State: %{customdata.State}'
)
)
# レイアウトにタイトルを追加
fig.update_layout(title='customdata(set dict)')
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_customdata_name "
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
Scatterglで大量のデータも軽く扱える
最後にgo.Scatterglを使用した、大量データのプロット方法について解説する。詳しくは以下の記事で解説しているが、ざっくりいうとWebGLなるものを使って軽くするということ。
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【plotly&Scattergl】大量のデータをplotlyで軽くグラフ化
こんな人にオススメ plotlyを使ってグ& ...
続きを見る
散布図の場合はgo.Scattreglを使用することで軽くグラフを作成することが可能になる。glなしの通常のgo.Scatterだと動かせないグラフになるくらい重くなる。
今回は1万データで乱数を作成しプロットした。なお、line_widthでマーカーの枠線の太さを1として枠線が見えるようにした。
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
# 1万データ作成
N = 10000
np.random.seed(1)
x = np.random.randn(N)
np.random.seed(2)
y = np.random.randn(N)
fig = go.Figure(
# go.Scatterglで大データも軽く操作可能
data=go.Scattergl(
x=x, y=y, mode='markers',
marker=dict(
color=np.random.randn(N),
colorscale='Viridis',
line_width=1, # マーカーの線の太さ
)
)
)
fig.show()
# グラフ保存
prefix = 'go-scatter'
save_name = f"{prefix}_scattergl"
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f"{save_name}.html",)
pio.write_image(fig, f"{save_name}.png")
まずは散布図
ということで、今回はplotlyのgoのgo.Scatterを使って、散布図を作成した。他にも棒グラフや円グラフなど色々なグラフは存在するが、まずは散布図から。
plotlyの散布図では点だけじゃなくてテキストも線も使用可能なので、多くのグラフはこれで解決するだろう。
本記事がplotlyでグラフを書き始めるきっかけになれば幸いだ。
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