PlotlyにおけるScatter_Ternaryプロット：範囲と制限の調整

Name

Sebastian Brandt

Updated on 2023/8/17

Scatter_Ternaryプロットは、単一のプロットで3つの変数を視覚化するためのユニークな解決策です。これは、3つの変数の合計が一定の組成データを取り扱う場合など、データの可視化において非常に強力なツールです。この記事では、Scatter_Ternaryプロットの細かさについて探求し、範囲とデータに合わせて調整する方法に焦点を当てます。

Scatter_Ternaryプロットは、PythonのPlotlyライブラリで利用可能な機能であり、ヒートマップ、カラーマップ、バブルチャートなどの従来の方法に代わるものです。これらの方法は、色やサイズで第三の変数をエンコードするか、3次元表現のためにZ軸を導入するため、より直感的なアプローチを提供するScatter_Ternaryプロットが優れた選択肢となります。Scatter_Ternaryプロットでは、3つの軸に3つの変数を三角形の形式でプロットし、各軸が変数を表します。

Python Pandas DataFrameからコードを書かずにデータ可視化を簡単に作成したいですか？

PyGWalkerは、可視化を伴う探索的データ分析のためのPythonライブラリです。PyGWalker (opens in a new tab)は、pandasのデータフレーム（およびpolarsのデータフレーム）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のデータ分析とデータ可視化のワークフローを簡素化することができます。

(opens in a new tab)

Scatter_Ternaryプロットとは何ですか？

Scatter_Ternaryプロットは、3つの変数を同時に視覚化するためのプロットの一種です。特に、3つの変数が全体の一部を表し、その合計が一定の組成データを扱う場合に便利です。このプロットは三角形であり、各頂点が変数を表します。三角形内の点の位置は、3つの変数の比率を示しています。

Pythonでは、Plotlyライブラリには、plotly.express.scatter_ternaryという関数があり、Scatter_Ternaryプロットを作成するために使用されます。この関数は、データフレームと、プロットする3つの列の名前を入力として受け取ります。それに応じて、各点を観測値として表し、その位置を三角形内に反映させた三角形散布図を返します。

Scatter_Ternaryプロットの作成方法

Plotlyを使用してPythonでScatter_Ternaryプロットを作成することは簡単です。以下に基本的な例を示します。

import plotly.express as px
 
# dfが'A'、'B'、'C'の3つの列を持つDataFrameであると仮定します
fig = px.scatter_ternary(df, a='A', b='B', c='C')
fig.show()

この例では、'A'、'B'、'C'がプロットする3つの変数です。scatter_ternary関数は、'A'、'B'、'C'の値を反映した三角形散布図を作成します。

Scatter_Ternaryプロットの範囲とは何ですか？

Scatter_Ternaryプロットの範囲は、プロットが各軸にわたってカバーする値の範囲を指します。Scatter_Ternaryプロットの3つの変数は全体の一部を表すため、各軸の範囲は通常、0から1または0％から100％になります。ただし、実際の範囲はデータに基づいて調整することができます。

Plotlyでは、Scatter_Ternaryプロットの範囲は、layoutオブジェクトのrange属性を使用して調整することができます。この属性には、範囲の下限と上限を表す2つの数値のリストを指定します。たとえば、'A'軸の範囲を0.1から0.9に設定するには、次のようにします。

fig.layout.ternary.aaxis.range = [0.1, 0.9]

この範囲の調整の柔軟性により、データの特定の部分に焦点を当てるか、全体像を見るためにズームアウトすることができます。

Scatter_Ternaryプロットの使用例

Scatter_Ternaryプロットは非常に多目的であり、さまざまな分野で使用することができます。以下にいくつかの例を挙げます。

1. 地質学と岩石学: これらの分野では、Scatter_Ternaryプロットはしばしば岩石の組成を表すために使用されます。3つの変数は、岩石サンプル内の3つの異なる鉱物の割合を表す場合があります。

2. 化学: 化学者はScatter_Ternaryプロットを使用して混合物の組成を表現します。たとえば、3成分の系では、3つの変数は3つの成分の割合を表すことができます。

3. 経済学: 経済学では、Scatter_Ternaryプロットを使用して経済活動の分布を視覚化することができます。たとえば、3つの変数は、農業、産業、サービスの割合を表すことができます。

4. データサイエンス: データサイエンスでは、Scatter_Ternaryプロットをクラスタリングアルゴリズムの結果を視覚化したり、3つの変数間の関係を探索したりするために使用することができます。

Scatter_Ternaryプロットの軸の制限の調整

先述のように、Scatter_Ternaryプロットの範囲は、layoutオブジェクトのrange属性を使用して調整することができます。これにより、プロットの軸の制限を制御することができます。以下にその方法を示します。

# 'A'軸の範囲の調整
fig.layout.ternary.aaxis.range = [0.1, 0.9]
 
# 'B'軸の範囲の調整
fig.layout.ternary.baxis.range = [0.2, 0.8]
 
# 'C'軸の範囲の調整
fig.layout.ternary.caxis.range = [0.3, 0.7]

この例では、'A'軸の範囲は0.1から0.9に設定され、'B'軸の範囲は0.2から0.8、'C'軸の範囲は0.3から0.7に設定されます。これにより、興味のあるデータの特定の部分に焦点を当てることができます。

Scatter_Ternaryプロットについてさらに詳しく話しましょう

Scatter_TernaryプロットPythonとPlotly Scatter_Ternary範囲

Pythonでのscatter_ternaryプロットの作成は、Plotlyライブラリを使用すると簡単です。plotly.express.scatter_ternary関数は、特にこの目的のために設計されています。範囲については、Plotlyのlayoutオブジェクトのrange属性を使用して調整することができます。これにより、データの特定の部分に焦点を当てることができます。

三角形散布図とScatter_Ternaryプロットのドキュメント

三角形散布図は、3つの変数を同時に視覚化するために設計されたタイプの散布図です。特に、3つの変数が全体の一部を表し、それらの合計が一定である組成データの場合に特に有用です。より詳細な情報については、Plotlyライブラリのscatter_ternary plotドキュメントが包括的なガイダンスを提供しています。

Plotly Ternary Heatmap X Range

Plotlyのternaryヒートマップのx範囲は、scatter_ternaryプロットと似たような方法で調整することができます。layoutオブジェクトのrange属性は、x軸の下限と上限を設定することができ、データの特定の部分に焦点を当てることができます。

よくある質問

1. scatter_ternaryプロットとは何ですか？ scatter_ternaryプロットは、3つの変数を同時に視覚化するためのプロットです。特に、3つの変数が全体の一部を表し、その合計が一定である組成データを扱う際に特に有用です。

2. Pythonでscatter_ternaryプロットを作成するにはどうすればいいですか？ Plotlyライブラリを使用してPythonでscatter_ternaryプロットを作成することができます。plotly.express.scatter_ternary関数を使用すると、これらのプロットを簡単に作成することができます。

3. scatter_ternaryプロットの範囲を調整するにはどうすればいいですか？ scatter_ternaryプロットの範囲は、Plotlyのlayoutオブジェクトのrange属性を使用して調整することができます。この属性は、範囲の下限と上限を表す2つの数値のリストを受け取ります。

結論

結論として、scatter_ternaryプロットは、3つの変数を同時に視覚化するための強力なツールです。範囲を調整する能力により、プロットをデータに合わせて調整し、興味のある領域に焦点を当てることができます。地質学者、化学者、経済学者、データサイエンティストなど、scatter_ternaryプロットはデータ可視化ツールキットの貴重な追加となるでしょう。