Plotlyサブプロットのマスタリング:ヒント、トリック、ハック
Updated on
データ可視化はデータ分析の重要な側面であり、Plotlyはインタラクティブなプロットを作成するための強力なプラットフォームを提供しています。Plotlyの最も多機能な機能の一つは、サブプロットを作成できることであり、複雑なマルチパネル図を作成することができます。この記事では、Plotlyでサブプロットを作成するプロセスを解説し、データ可視化のニーズに合わせてサブプロットを作成、カスタマイズ、操作するための知識を提供します。
Plotlyのサブプロットは、複数のプロットを1つの図に表示する方法であり、各プロットはそれぞれ独自の座標軸(サブプロット)に存在します。この機能は、異なるデータセットを並べて比較する場合などに特に便利です。次のセクションでは、Plotlyでサブプロットを作成するための具体的な方法について詳しく説明し、サブプロットのタイトルの設定、サブプロットのサイズの調整、サブプロット間の座標軸の共有などのトピックをカバーします。
Python Pandasのデータフレームからコードなしでデータ可視化を簡単に作成したいですか?
PyGWalkerは、Pythonのライブラリであり、可視化を伴う探索的データ分析を行うためのツールです。PyGWalker (opens in a new tab)を使用すると、pandasデータフレーム(およびpolarsデータフレーム)をTableauスタイルのユーザーインターフェースに変換して、Jupyter Notebookのデータ分析およびデータ可視化ワークフローを簡素化できます。
1: Plotlyのサブプロットとは?
Plotlyのサブプロットは、1つの図またはキャンバスを共有する個別のプロットです。1つの図に複数の関連するグラフを表示するための強力なツールです。異なるデータセットを並べて比較したい場合などに特に便利です。
Plotlyでは、make_subplots
関数を使用してサブプロットを作成できます。この関数を使用すると、サブプロットグリッドの行数と列数を指定して、サブプロットのレイアウトを効果的に制御することができます。たとえば、2行3列のサブプロットを持つ図を作成したい場合、make_subplots(rows=2, cols=3)
というコマンドを使用します。これにより、2行3列のグリッドが作成され、6つのサブプロットが配置されます。
2: Plotly Pythonでサブプロットを作成する方法
Plotly Pythonでサブプロットを作成するには、いくつかの重要なステップが必要です。まず、必要なライブラリをインポートする必要があります。plotly.graph_objects
とplotly.subplots
の両方が必要になります。graph_objects
モジュールにはプロットの種類(ライングラフ、散布図、棒グラフなど)が含まれており、subplots
モジュールにはmake_subplots
関数が含まれています。
次に、Plotly Pythonでサブプロットを作成する手順を一つずつ説明します。
- 必要なライブラリをインポートします:
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
- サブプロット図を作成します:
fig = make_subplots(rows=2, cols=1)
- サブプロット図にトレースを追加します:
fig.add_trace(go.Scatter(y=[4, 2, 1]), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Bar(y=[2, 1, 3]), row=2, col=1)
- 図を表示します:
fig.show()
この例では、2つのサブプロットを持つ図を作成しました。最初のサブプロットは散布図であり、2番目のサブプロットは棒グラフです。
3: Plotlyで複数のグラフをプロットする方法
Plotlyを使用すると、add_trace
メソッドを使って複数のグラフを1つの図に簡単にプロットすることができます。このメソッドを使用して、特定のサブプロットに新しいプロット(または「トレース」)を追加することができます。
以下は、Plotlyで複数のグラフをプロットする方法の例です:
- 必要なライブラリをインポートします:
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
- サブプロット図を作成します:
fig = make_subplots(rows=1, cols=2)
- サブプロット図にトレースを追加します:
fig.add_trace(go.Scatter(y=[4, 2, 1]), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Bar(y=[2, 1, 3]), row=1, col=2)
- 図を表示します:
fig.show()
この例では、2つの横並びのサブプロットを持つ図を作成しました。最初のサブプロットは散布図であり、2番目のサブプロットは棒グラフです。add_trace
メソッドの行と列のパラメータを指定することで、それぞれのグラフが追加されるサブプロットを制御することができます。
4: Plotlyの各サブプロットにタイトルを設定する方法
Plotlyの各サブプロットにタイトルを設定する方法は簡単です。update_xaxes
メソッドとupdate_yaxes
メソッドを使用して、x軸とy軸のタイトルを設定することができます。以下に例を示します:
- 必要なライブラリをインポートします:
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
- サブプロット図を作成します:
fig = make_subplots(rows=1, cols=2)
- サブプロット図にトレースを追加します:
fig.add_trace(go.Scatter(y=[4, 2, 1]), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Bar(y=[2, 1, 3]), row=1, col=2)
- 各サブプロットのタイトルを設定します:
fig.update_xaxes(title_text="散布図", row=1, col=1)
fig.update_yaxes(title_text="棒グラフ", row=1, col=2)
- 図を表示します:
fig.show()
この例では、最初のサブプロットのx軸のタイトルを「散布図」、2番目のサブプロットのy軸のタイトルを「棒グラフ」としました。これにより、各サブプロットに明確なラベルが付けられ、図の情報量が増します。
5: Plotlyでサブプロットのサイズを調整する方法
Plotlyでサブプロットのサイズを調整するには、make_subplots
関数のspecs
パラメータを使用します。specs
パラメータは、リストのリストを受け取ります。各リストはサブプロットの行を表し、リスト内の各項目はそのサブプロットの設定を指定する辞書です。
以下は、Plotlyでサブプロットのサイズを調整する方法の例です:
- 必要なライブラリをインポートします:
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
- カスタムサイズのサブプロット図を作成します:
fig = make_subplots(rows=2, cols=1, specs=[[{"height": 300}], [{"height": 500}]])
- サブプロット図にトレースを追加します:
fig.add_trace(go.Scatter(y=[4, 2, 1]), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Bar(y=[2, 1, 3]), row=2, col=1)
- 図を表示します:
fig.show()
この例では、サイズが異なる2つのサブプロットを持つ図を作成しました。最初のサブプロットの高さは300ピクセルで、2番目のサブプロットの高さは500ピクセルです。
よくある質問
-
Plotlyのサブプロットとは何ですか? Plotlyのサブプロットは、1つの図またはキャンバスを共有する個別のプロットです。これにより、1つの図に複数の関連するグラフを表示することができます。
-
Plotly Pythonでサブプロットを作成する方法は? Plotly Pythonでは、
plotly.subplots
モジュールのmake_subplots
関数を使用してサブプロットを作成します。その後、add_trace
メソッドを使用してサブプロット図にトレースを追加します。 -
Plotlyで複数のグラフをプロットする方法は?
add_trace
メソッドを使用して、複数のグラフを1つのPlotly図に追加することができます。