plotly には、グラフを描く際に2通りのimport方法があります。graph_objects と今回紹介するExpressです。詳しくは、Plotly graph_object とは？ (Expressと何が違うの？)で書いているので見てもらえたらと思いますが、簡単に紹介すると、本質的な違いはないのですが、graph_objectsの方が細かい処理まで設定でき、それを呼び出す形となっているexpressは細かい設定が一部できないところがある代わりに短いコードで簡単にグラフを描けるといった違いです。
Plotly Expressの特徴
1. 簡単にアクセスできる
- グラフを呼び出すのは、pxをインポートするだけで完結
- px.data でデモのデータセットを呼び出せる
- px.color でカラースケールが用意済み
- update_layout や add_traceを用いた追加編集も可能
2. 上書きが簡単
常に上書きが可能な上に、
リスト、辞書型、pandas の データフレーム、numpy配列、GeoPandas GeoDataFramesが使える
3. アニメーション
animation_frame や animation_group引数を用いることで、単なる図の描画だけでなく、アニメーションの生成も可能
描くことのできるグラフ一覧
基本図 (Basics)
- 散布図
- 折れ線グラフ
- エリアチャート
- 棒グラフ
- ファネル チャート (Funnel chart)
- ガントチャート (timeline)
割合を表すグラフ
- 円グラフ
- サンバースト図 (Sunburst Chart)
- ツリーマップ (Treemap Chart)
1次元分布
- ヒストグラム
- 箱ひげ図
- バイオリン図 (violin)
- ストリップチャート(strip)
2次元分布
- 密度分布 (heatmap)
- 等高線図
画像の表示
- imshow : 画像の表示
3次元のグラフ
- 散布図
- ラインプロット
多次元グラフ
- 散布図
- 平行座標 (Parallel Coordinates) プロット
- 平行カテゴリ(Parallel Categories)図
地図に描画(Mapbox)
- 点をプロット (Scatte_mapbox)
- 線をプロット (line_mapbox)
- 区画ごとに色付け(choropleth_mapbox)
- 密度ごとに描画 (density_mapbox)
地理的・地図的な描画 (Outline Maps)
- 点 (Scatter_geo)
- 線 (line_geo)
- 区画ごと(choropleth)
極座標系 (Polar Charts)
- 点 (Scatter_polar)
- 線 (Line_polar)
- bar_polar
三角プロット (Ternary Charts)
- Scatter
- Line
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