インタラクティブプロットとは何ですか？

インタラクティブプロットは、ユーザーが操作できるグラフです。ユーザーはズームインやズームアウト、グラフの移動、さらには実装された機能に応じてリアルタイムに更新することができます。

Matplotlibプロットをインタラクティブにする方法はありますか？

Matplotlibプロットをインタラクティブにするには、ノートブックやウィジェットなどのインタラクティブバックエンドを使用します。Jupyterノートブックでは、%matplotlib notebook のマジックコマンドを使用して、インタラクティブモードを有効にすることができます。

Matplotlibプロットとウィジェットを使ってインタラクティブに操作できますか？

はい、Matplotlibとipywidgetsを組み合わせて、さまざまなインタラクティブな機能を作成することができます。スライダー、ボタン、チェックボックスなどを含むもので、これらはプロットのデータや表示をリアルタイムに変更することができます。

Matplotlibを使ったインタラクティブプロットの作り方

Name: Rajiv Chandra

Updated on 2023/6/7

PythonとMatplotlibを使った標準的な静的プロットを作成する方法は、多くのガイドやリソースが利用可能で、よく知られています。しかし、インタラクティブプロットを作成する場合は、グラフをズーム、パン、リアルタイムで更新することができるプロットになるため、情報が多少乏しい場合があります。

この包括的なガイドでは、Matplotlibを使ったインタラクティブプロットの作成プロセスを解説します。ステップバイステップの例を説明して、必要なスキルをすべて習得して、自分自身のインタラクティブな可視化を作成できるようにします。

Matplotlibのインタラクティブプロットの開始方法

まず、インタラクティブプロットとは何かを理解することが重要です。インタラクティブプロットは、静的なプロットとは異なり、ユーザーがデータとリアルタイムでやりとりできるようになっています。これは、グラフのズームインとズームアウト、ウィジェットの相互作用に応答してグラフを更新する、入力データに基づいてリアルタイムで更新される動的グラフを作成することを意味することができます。

Matplotlibでインタラクティブモードを有効にするには、インタラクティブモードをサポートする特定のバックエンドを利用する必要があります。Matplotlibのデフォルトモードは非インタラクティブで、すべてのプロットは静的です。プロットをインタラクティブにするには、 'notebook'や 'widget'のような別のバックエンドに切り替える必要があります。

Jupyterノートブックでは、％matplotlib notebookマジックコマンドを使用して、ノートブックバックエンドに切り替えてプロットをインタラクティブにすることができます。これは、インタラクティブプロットを作成するための重要な最初のステップです。

最初のインタラクティブプロットを作成する

舞台が用意できたので、最初のインタラクティブプロットを作成しましょう。まずは簡単な例から始めましょう。散布図を作成します。

%matplotlib notebook
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# シンプルな散布図を作成
fig, ax = plt.subplots()
x, y = np.random.rand(2, 200)
scatter = ax.scatter(x, y)
 
plt.show()

Jupyterノートブックで上記のコードを実行すると、プロットがインタラクティブになることがわかります。プロット下部のツールバーを使用して、ズームインとズームアウトができます。

ウィジェットを使用したインタラクティブプロットの作成

インタラクティブプロットの真の力は、ウィジェットと組み合わせるときに引き出されます。ウィジェットを使用すると、ユーザーはプロットとデータおよび可視化の側面を制御することができます。

サイン波プロットを作成し、スライダーを使用して波の周波数を制御する例を見てみましょう。

from ipywidgets import interact
import ipywidgets as widgets
 
def plot_func(freq):
    plt.figure()
    x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
    y = np.sin(x * freq)
    plt.plot(x, y)
plt.show()
 
interact(plot_func, freq=widgets.FloatSlider(value=7.5, min=1, max=10, step=0.5));

上記のコードスニペットでは、まず周波数に対するサイン波を生成する関数 plot_func を定義しています。次に、 ipywidgets から interact 関数を使用して周波数を制御するスライダーを作成します。このコードを実行すると、プロットの上にスライダーが表示されます。スライダーをスライドすると、サイン波の周波数がリアルタイムで変化します。

これらの例は Matplotlib を使用したインタラクティブなプロットの作成についての入門を提供します。次のセクションでは、より複雑な例を探索し、インタラクティブなプロットの機能についてさらに深く掘り下げます。

先へ進んで、Matplotlib のインタラクティブな機能の魅力的な世界にもっと深く潜ってみましょう。

ウィジェットを使用したインタラクティブ機能の強化

ウィジェットはスライダーに限定されず、チェックボックス、ドロップダウン、テキスト入力などを使用することができます。各種類のウィジェットは、異なる種類のデータ操作に関連付けることができます。たとえば、ドロップダウンは、プロットに表示するデータセットを選択するために使用できます。ウィジェットを使用すると、本当にインタラクティブで多目的な可視化を作成する柔軟性が得られます。

プロットを動的に更新する

ユーザーの操作に基づいてプロットを動的に更新するには、Matplotlib のイベントのコンセプトを理解する必要があります。イベントは、マウスクリック、キー押下、またはプロット上でマウスを移動するなどのユーザーからの入力です。これらのイベントをキャプチャして処理することで、ユーザーの入力に応じてプロットを更新することができます。

以下は、ボタンプレスイベントを使用して新しいデータポイントを散布図に追加する方法を示す例です。

from matplotlib.widgets import Button
 
fig, ax = plt.subplots()
scatter = ax.scatter(np.random.rand(10), np.random.rand(10))
 
button_ax = plt.axes([0.7, 0.05, 0.1, 0.075])
button = Button(button_ax, 'Add')
 
def add_point(event):
    new_point = np.random.rand(2)
    scatter.set_offsets(np.concatenate([scatter.get_offsets(), [new_point]]))
    plt.draw()
 
button.on_clicked(add_point)
 
plt.show()

このコードでは、散布図とボタンを作成しています。ボタンがクリックされると、新しいランダムデータポイントが散布図に追加される add_point 関数がトリガーされます。

インタラクティブな3Dプロット

Matplotlib は、インタラクティブな 3D プロットもサポートしています。これにより、プロットを回転させたり、拡大縮小して、さまざまな角度からデータを調べることができます。以下は3D散布図の例です。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
 
x, y, z = np.random.rand(3, 100)
ax.scatter(x, y, z)
 
plt.show()

このプロットでは、マウスを使用して 3D 空間でプロットをドラッグおよび回転し、スクロールホイールを使用してズームインおよびズームアウトすることができます。

これらの技術を使用することで、Matplotlib でさまざまなインタラクティブプロットを作成することができます。インタラクティブプロットは、データ分析および視覚化において強力なツールとなります。データをより詳しく直感的に探索することができます。

Matplotlib の代替方法: PyGWalker でデータを視覚化する

Pandas データフレームを可視化するために Matplotlib を使用すること以外に、簡単にデータの視覚化を作成することができるオープンソースの Python ライブラリ、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データ視覚化を作成することができます。操作については、次のクイックデモビデオをご覧ください。

Jupyter ノートブックで PyGWalker を使用する方法は以下の通りです。

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

また、Kaggle ノートブック / Google Colab でもお試しいただけます。

Kaggle Notebook での PyGWalker の実行 (opens in a new tab)	Google Colab での PyGWalker の実行 (opens in a new tab)	PyGWalker を GitHub でスターしよう (opens in a new tab)
(opens in a new tab)	(opens in a new tab)	(opens in a new tab)

PyGWalker はオープンソースのコミュニティの支援を受けて構築されています。PyGWalker GitHub (opens in a new tab) を確認して、スターをつけてください！

FAQ

インタラクティブプロットとは何ですか？
インタラクティブプロットとは、ユーザーが操作できるグラフのことです。ユーザーはズームイン・アウト、グラフのパン、実装されている機能に応じてリアルタイムで更新を行うことができます。
Matplotlib のプロットをインタラクティブにするにはどうすればいいですか？
'notebook' または 'widget' のようなインタラクティブバックエンドを使用することで、Matplotlib のプロットをインタラクティブにすることができます。Jupyter ノートブックでは、％matplotlib notebook マジックコマンドを使用してインタラクティブモードを有効にすることができます。
Matplotlib のプロットにウィジェットを使用することはできますか？
はい、ipywidgets を Matplotlib と組み合わせて、スライダーやボタン、チェックボックスなどを作成し、プロットのデータまたは外観をリアルタイムで変更することができます。このMarkdownファイルの日本語翻訳は次のとおりです。