このブログでは、pythonでのグラフを書く際にmatplotlib以外のライブラリとして Plotlyなどをまとめたりしていますが、今回はPlotlyとは別でおもしろそうな可視化ライブラリを見つけたので、それについてまとめていきます！！
その名も「Cute Charts 」というのですが、plotlyのようなカーソルを合わせたらそのデータの詳細情報が表示される仕組みは保ったまま、手書きで書いたようなグラフを出力できます。実際に見てもらった方が早いかもしれないので、下に図を載せておくので見てみてください！
CuteChartsとは？
手書きで書いたかのようなグラフを作れるpythonの可視化ライブラリ で グラフの表現にはjavascriptも使われているので、カーソルを合わせた点・領域に対する詳細情報の表示をするといったこともできます！
現在、対応している図は以下の5つです。
- 棒グラフ
- 円グラフ
- レーダーチャート
- 散布図
- 折れ線グラフ
Cute Charts [github] : https://github.com/cutecharts/cutecharts.py
CuteCharts の使い方 (入門編)
install 方法
pip install でインストールすることができます！
pip install cutechartsimport 方法
cutecharts.charts をインポートとして、省略名を ctc として使っていきます！
import cutecharts.charts as ctc円グラフを書いてみる！
実際に、「2007年の地域別の人口比」をグラフにまとめてみました！
- ctc.Pieで タイトルや図の横幅・縦幅を設定
- set_optionsでラベルや、円グラフ内部の空洞の割合を設定
- add_seriesで表示したい 人口(pop)を指定した上で、render_notebookで Jupiter notebook上にも表示できるようにしているという流れですね！
# データの準備
import pandas as pd
df = px.data.gapminder()
df_2007 = df[df['year']==2007].groupby('continent').sum().reset_index()
# 円グラフの図示
chart = ctc.Pie('Population 2007', width='600px', height='300px')
chart.set_options(labels=list(df_2007['continent']), inner_radius=0.2)
chart.add_series(list(df_2007['pop']))
chart.render_notebook()
その他のグラフ
他にも、棒グラフ・折れ線グラフ・散布図をそれぞれ書いてみました！
これらの実際のコードだったり、詳しい描き方についてはまた別の記事でまとめたいと思います！
(下のグラフは 3つとも、アジアの総人口の推移について)
棒グラフ
折れ線グラフ
散布図
おわりに
今回の記事では、CuteCharts の使い方入門編と題して CuteChartsについてと、描けるグラフをまとめていきました！ まとめきれなかった 棒グラフや 散布図, 折れ線グラフについての詳しい描き方は下の記事でサンプルコード付きでまとめたので、こちらも合わせて見てみてください！
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