Plotly Heatmap (相関行列をヒートマップで可視化)

　相関行列を可視化させよう！という時にみなさんどうしますか？
ちなみに、表データとして表すと下の図のようになりますが、 matplotlibやseabornで可視化させていますでしょうか？ そのタスク、Plotly でもできます！！
　ということで、この記事では Plotly での ヒートマップの使い方についてまとめていきます。

Heatmap (graph_objects)

　まずは、graph_objectsを用いた Heatmap の 使い方についてです。

基本の書き方

• add_traceの後に、散布図などを書く際には、go.Scatterとしていましたが、go.Heatmapとすることで、ヒートマップを描くことができます。
• 引数 z : 基本は、2次元配列にheatmap上で表す値を格納。
  2次元配列上のx,y座標に合わせて表示させます。

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Heatmap(
                    z=[[1, 100, 3],
                      [100, 1, 20],
                      [60, 50, 1]]))
fig.show()

相関行列のヒートマップを作成

　plotly提供のサンプルデータより、こちらの国・地域別の平均寿命のデータについて考えていきます。

　上の基本的な書き方のところでは、z の値のみを引数として指定していましたが、縦軸・横軸 (x,y軸)のラベルの設定をすることも可能です。

import pandas as pd  
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

df = px.data.gapminder()　#データの準備
df_corr = df.corr() #相関行列を生成

fig = go.Figure()
fig.add_trace(
    go.Heatmap(
        x = df_corr.columns,
        y = df_corr.index,
        z = np.array(df_corr) 
    )
)

ヒートマップに数字・文字を追加表示 (figure_factory) 

　ここまでで、データフレームや2次元配列に格納されたデータをヒートマップにすることができました！ Plotlyの特性により、カーソルをあわせるとそのマスの値がわかります。といっても、ヒートマップ上に、値を表示させたほうが見やすいことも多いですよね。
　この節では、テキスト表示を加える方法を figure_factory を用いて説明します。

　データとしては、引き続き 国・地域別の平均寿命のデータを用いて図示してみると、下の図のようになります。

　数値を入れることによってより見やすくなっていますよね！
先に全体のコードを載せてから個別の引数についての説明を加えていきます。

import plotly.figure_factory as ff
x = list(df_corr.columns)
y = list(df_corr.index)
z = np.array(df_corr)

fig = ff.create_annotated_heatmap(
    z,
    x = x,
    y = y ,
    annotation_text = np.around(z, decimals=2),
    hoverinfo='z',
    colorscale='Viridis'
    )
fig.show()

annotation_text

　ヒートマップ上に表示させる テキストを設定します。
文字・数値どちらでも OKです！

 annotation_text = np.around(z, decimals=2),

hoverinfo

　カーソルをあわせた時に、表示させる変数を指定・限定することができます。

上の例だと、x, y, z のすべてが表示されてしまいますが、zだけを表示させることができれば十分！というときは、このように設定することが実装できます。

hoverinfo = 'z'

colorscale

　ヒートマップを表示させる上で、カラースケールも設定することができます。

• 'Grays' : モノクロのカラースケール
• 'Virids' : 今回使用したカラースケール

plotly で使用できるカラースケールの詳細は下記ページから

Built-in

Detailed examples of Built-in Continuous Color Scales including changing color, size, log axes, and more in Python.

参考資料

• https://plotly.com/python/heatmaps/
• https://plotly.com/python/annotated-heatmap/