PythonにおけるPlotly vs Matplotlib:詳細な分析

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Matt Popovic

Updated on 2023/7/24

データ可視化は、データサイエンスと分析において、複雑なデータの理解とコミュニケーションを向上させる重要な要素です。ここでは、Pythonで最も広く使用されている2つのデータ可視化ライブラリ、つまりPlotlyとMatplotlibの詳細な分析について掘り下げていきます。各々の長所と短所を探り、詳細な例とコードスニペットを使用して、その機能を示します。

ステージの設定: Python環境の設定

比較を開始する前に、適切なPython環境を準備することが重要です。この記事の例に沿って進む場合は、Pythonがインストールされ、必要なパッケージがインストールされていることを確認してください。Pythonのバージョンが古い場合は、次のいずれかを検討してください。

• Windows 10またはMac OSX向けの「データプロット」ランタイム環境をダウンロードしてインストールする。
• フリーのActiveState Platformアカウントを作成して、このプロジェクトで必要なパッケージだけを含むカスタムPythonランタイムを作成する。

ActiveState Platformは、共通のタスクを解決するための数百のパッケージを含む、事前に構築されたPythonバージョンであるActivePythonも提供しています。Pythonの詳細については、こちらをご覧ください。

PlotlyとMatplotlibを比較する：データの可視化

PythonライブラリのPlotlyとMatplotlibは、データ可視化の世界に重要な影響を与えています。しかし、それぞれに独自の特徴があり、一方が他方よりもあなたのニーズに適している可能性があります。

Matplotlibを使用したデータのプロット

MATLABのプロット機能を思い出させるMatplotlibは、フォント、線のスタイル、色、軸のプロパティなどの外観について、ユーザーに完全な制御を提供します。この柔軟性は、複雑なカスタマイズにつながるが、コードの冗長性につながることがあります。Matplotlibの機能を拡張するために、BasemapやCartopyなどのサードパーティのパッケージが広く使用されています。Matplotlibは、Pythonでの堅牢なデータの扱いと操作のためのライブラリであるpandasにもうまく統合されており、探索的データの分析を加速しています。

Matplotlibを使用したデータプロットの例を以下に挙げます。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
 
# wine_dfがDataFrameであり、列'Alcohol'と'OD280/OD315'が存在すると仮定する
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))
ax.scatter(x = wine_df['Alcohol'], y = wine_df['OD280/OD315'], c = wine_df['Class'])
ax.set_xlabel('Alcohol', fontsize=15)
ax.set_ylabel('OD280/OD315', fontsize=15)
ax.set_title('Wine Dataset')
ax.grid(True)
fig.tight_layout()
plt.show()

Plotlyを使用したデータのプロット

一方、Plotlyは、インタラクティブでWebベースの可視化を生成することができるため、地理的、科学的、統計的、金融的なデータに強力なツールとなっています。pandasとのシームレスな統合とインタラクティブ性により、静的なMatplotlibプロットよりも重要な利点を提供します。

Plotlyで対話的な散布図を作成する方法を以下に示します。

import plotly.express as px

＃前提：wine_dfがあなたのDataFrameであり、 'Alcohol'と'OD280/OD315'の列が存在するとします 図= px.scatter(wine_df、x = "Alcohol"、y ='OD280 / OD315'、color = "Class"、marginal_y ="box"、marginal_x ="box") fig.show()

プロットリーの相互作用機能により、ソースコードを変更することなく、グラフ上の各データポイントにズーム、パン、ホバー、詳細な情報を取得することができます。これにより、データの視覚化がより没入型の体験になります。

散布図に何百、何千ものデータポイントがある場合を考えてみましょう。静的な画像では、注釈を追加しない限り、個々のデータポイントに関する具体的な情報を得ることはできません。それに対し、プロットリーでは、興味のあるポイントにマウスを重ねるだけで、そのポイントの詳細がわかります。

さらに、色、サイズ、アニメーションを使用して、より多くのデータ次元を含めることができます。上記の例では、各ポイントの色が "Class"属性に対応し、プロットにもう1つの情報レイヤーが追加されています。

ここでは、サイズとアニメーションを使用して、より多くの次元を追加する方法を示します。

＃列「サイズ」が各ポイントのサイズを表し、「年」が時間属性を表すと仮定します。
fig = px.scatter(wine_df、x = "Alcohol"、y ='OD280 / OD315'、color = "Class"、size ="Size"、animation_frame ="Year"、marginal_y ="box"、marginal_x ="box")
fig.show()

プロットリーの図は、アニメーションを再生すると、各年の散布図だけでなく、散布図が時間とともにどのように変化するかも示します。

PlotyとMatplotlibを他のデータ可視化Pythonライブラリと比較する

さまざまなデータ可視化ライブラリのニュアンスを理解することで、特定のユースケースに最適なライブラリを選択できるようになります。Matplotlibをggplot2、pandas、Plotly、Seaborn、およびPyGWalkerと比較してみましょう。

Matplotlibの代替：PyGWalkerでデータを可視化する

Pandas DataFrameをMatplotlibを使用して可視化する以外に、データを簡単にビジュアライズするためのオープンソースPythonライブラリであるPyGWalker (opens in a new tab)があります。

(opens in a new tab)

もうPythonコーディングで複雑な処理を完了する必要はありません。単にデータをインポートし、変数をドラッグアンドドロップして、さまざまな種類のデータのビジュアライゼーションを作成できます。操作に関するクイックデモビデオは次のとおりです。

以下は、JupyterノートブックでPyGWalkerを使用する方法です。

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

また、Kaggle Notebook / Google Colabで試すこともできます。

| Kaggle NotebookでPyGWalkerを実行する (opens in a new tab)| [Google ColabでPyGWalkerを実行する](https://colab.research.google.com/drive/171QUQeq-uTLgSj1u- (opens in a new tab) P9DQig7Md1kpXQ2？usp =共有)| PyGWalkerに⭐️を与える (opens in a new tab)| |：---：|：---：|：---：| | (opens in a new tab)| [](https://colab.research.google.com/drive/171QUQeq-uTLgSj1u-P9DQig7Md1kpXQ2？usp (opens in a new tab) =共有)|  (opens in a new tab)|

PyGWalkerは、オープンソースコミュニティーのサポートによって構築されています。 PyGWalker GitHub (opens in a new tab)を確認して、星を付けてください!

MATLAB対Matplotlib

専用の技術計算言語であるMATLABは、専用の統合開発環境(IDE)を誇っています。 C、C ++、Java、.NET、およびPythonなど、他の言語で書かれたコードとも統合できます。 Matplotlibは、そのPyplotモジュールを介してMATLABのようなインターフェースを提供するオープンソースのプロットライブラリです。しかし、複雑なプロットを作成する場合、Matplotlibはパフォーマンスの問題に遭遇するかもしれません。

# Matplotlib PyPlot example
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.ylabel('Sample Numbers')
plt.show()

もしMATLABライセンスの予算がある科学者やエンジニアであれば、MATLABを好むかもしれません。しかし、Pythonのアルゴリズミックな能力の恩恵を受ける柔軟性を備えたオープンソースのプロットライブラリを探している場合、Matplotlibは優れた選択肢となるでしょう。

ggplot2 vs. Matplotlib

Rプログラミング言語向けに設計された可視化ライブラリであるggplot2は、希望する出力を宣言することで直感的にグラフを作成できるようになっており、一方でPython向けに設計されたMatplotlibは、グラフの構築に必要な手順を指定することが必要です。

# Matplotlib graph construction example
plt.figure()
plt.plot([1,2,3,4])
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
plt.title('Sample Plot')
plt.show()

プロットを作成するための宣言的な手法を好むRユーザーであれば、ggplot2を検討することができます。一方、Pythonを用いたデータ可視化に新しく、RよりもPythonに慣れ親しんでいる場合には、Matplotlibの使用が有益であるでしょう。

Matplotlib vs. pandas

Matplotlibは、NumPyやpandasなどのライブラリと協調してデータを視覚的に表現するために利用される可視化ライブラリであり、pandasは主に表形式のデータの操作や分析に焦点を当てており、Matplotlibに依存する組み込みのプロット関数を提供しています。

# pandas built-in plotting example
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
df.plot(kind='bar')

より完全な制御を求める場合には、pandasの上にMatplotlibを利用することが考えられます。一方、明示的に他のライブラリを利用することなくプロトタイプのプロットやデータ整理に集中する場合には、pandasだけでも十分かもしれません。

Plotly vs. seaborn

部分的にオープンソースのツールであるPlotlyは、Webベースの、3D、アニメーションなどの豊富な機能を提供しており、複数の言語をサポートし、高度なカスタマイズやインタラクティブ性を可能としています。

Matplotlibに基づいて構築されたseabornは、見栄えの良いプロットを迅速に作成できるように支援する完全オープンソースのライブラリですが、Matplotlibを利用しなければ3Dやアニメーションの組み込み機能を提供することはできません。

# seaborn plot example
import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset('iris')
sns.pairplot(iris, hue='species')

Python、R、MATLAB、Perl、Juliaを使用したい場合や、インタラクティブまたはアニメーション化されたWebベースのプロットを実装したい場合には、Plotlyを検討することができます。Matplotlibの機能を活用して見栄えの良いグラフを素早く作成することが目的である場合には、seabornを利用することができます。

# カスタマイズされた seaborn プロット
sns.set_style('whitegrid')
sns.boxplot(x='species', y='petal_length', data=iris)
 
# R を使用し、可視化の外観を定義することを好む場合は ggplot2 を検討してください。Matplotlib と深く組み合わせずに Matplotlib ビジュアライゼーションを作成したい Python ユーザー向けに、seaborn を選択することができます。
 
# pandas は、とりわけ表形式の簡潔なデータ操作を提供する Python ライブラリです。その組み込みプロットメソッド(限定されたカスタマイズ機能)は Matplotlib を使用します。seaborn は、別の Python プロットライブラリであり、視覚的に魅力的な Matplotlib グラフを作成するために pandas と密接に統合します。
 
# pandas DataFrame を使用した seaborn プロット
sns.histplot(data=df, x="A", bins=10)
 
# 操作に深く関与せずにデータを操作し、可視化を迅速に構築することが目的である場合は、pandas のみを使用することを検討してください。可視化でより多くの制御とカスタマイズを行う場合は、pandas に seaborn を搭載することを検討してください。
 
# マットプロットのようなインタフェースが好ましい場合は Matplotlib、インタラクティブで Web ベースのグラフが好ましい場合は Plotly、美学が好ましい場合は Seaborn、シンプルさが好ましい場合は pandas を考慮してください。
 
# データ可視化は、データ分析と探索の重要な部分です。適切なツールの選択は、特定のユースケース、プログラミング言語の好み、インタラクティブ性の必要性、および必要なカスタマイズのレベルに依存します。Matplotlib は単純で汎用的な静的プロットの作成に適しており、Plotly、Seaborn、ggplot2、および pandas は、それぞれ対話性、美学的魅力、構文のシンプルさ、およびデータ操作に特化した独自の強みを提供しています。
 
# プロットライブラリの選択は、プロジェクトの要件、ユーザーのスキルレベル、および必要な可視化の種類に依存します。Matplotlib は初心者には良いライブラリですが、Seaborn は最小限のコードで複雑なプロットを作成するのに最適です。Plotly は、ウェブベースのアプリケーション向けに対話型可視化を作成するのに適しており、より洗練されたツールで、設計の良いツーリングと API を備えて複雑なデータ可視化を効率的に作成できます。ggplot2、Bokeh、pandas などの他の人気のあるライブラリもあります。
 
# Matplotlib は静的な可視化を作成するのに適しており、Plotly はより洗練されたツールで、より複雑な可視化を効率的に作成することができます。Plotly のデメリットの 1 つは、いくつかのカスタマイズオプションが複雑で技術的な解決策を必要とすることです。Bokeh はインタラクティブな Web ベースの可視化を作成するのに最適であり、Seaborn は最小限のコードで複雑な可視化を作成するのに最適です。```
},
        {
            question: 'Plotlyはどういうものですか？',
            answer: 'Plotlyは、ウェブブラウザで表示できるインタラクティブな可視化を作成するための優れたツールです。設計が良く、APIが充実しているため、複雑なデータの可視化を効率的に行えます。また、静的な可視化を作成するためにも便利なツールです。',
        },
        {
            question: 'Pythonで最も優れたプロットライブラリは何ですか？',
            answer: '異なるプロットライブラリの選択は、プロジェクトの要件、ユーザーのスキルレベル、必要な可視化の種類に依存します。Matplotlibは初心者に向けた優れたライブラリで、Seabornはコード量を最小限に抑えて複雑なプロットを作成するのに適しています。Plotlyはより洗練されたツールであり、特にウェブベースのアプリケーションのインタラクティブな可視化を作成するのに適しています。その他、人気のあるライブラリにはggplot2、Bokeh、pandasがあります。',
        },
        {
            question: 'PlotlyはSeabornやBokehと比較してどうですか？',
            answer: 'Seabornは最小限のコードで複雑な可視化を作成するのに適しており、Bokehはインタラクティブなウェブベースの可視化を作成するのに最適です。PlotlyはSeabornやBokehよりも洗練されたツールで、設計が良く、APIが充実しているため、インタラクティブな可視化を作成するのに適しています。ただし、そのカスタマイズオプションのいくつかは複雑で技術的な解決策が必要な場合があります。',
        },
    ]
}}
 
import BlogFooter from '../../components/blog-footer';
 
<BlogFooter author="matt" />