Plotly Lineplot(折れ線グラフ) まとめ

　Plotlyでは、Scatter関数を用いることで LinePlotの描画もすることができます！
これは、オプション mode を "lines"とすることで行うことができるのですが、mode等の説明については、Plotly Scatter(散布図・折れ線グラフ)のモード設定で書いているので、こちらを参照ください。

　この記事では、その他の LinePlot を描く上で使えるオプションについてまとめていきます！

Style (線のスタイル設定)
線の形 (line_shape)
1. サンプルコード
参考資料

Style (線のスタイル設定)

　ここでは、 LinePlotのための最大のオプション "line" の設定についてまとめていきます。
まず、 "line"で設定できる項目をあげると以下の通りで、これらを辞書型で定義します！

go.Scatter(x="x座標", y="y座標", mode="lines",
           line = dict(オプション1 = "",
                       オプション2 = "",
                             ・・・
　　　　　　　　　　　　　オプションn = "")
)

color : 折れ線の色
width：幅の太さ
dash：線の形状 (破線など)

color

　色を指定することができますが、指定方法は大きく2種類

色の名前から指定

color = '色の名称'
color = 'royalblue'

　ここの色の名前については、ここに記載されているような名前付けされたCSSの色であれば指定できる

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RGB表記で指定

color = 'rgb(100,150,200)' #rgb(赤,緑,青)

width (線の太さ)

　線の幅の太さの設定。単位はピクセル単位。

width = 10 #10(px)

dash

　線の形状を表すオプション。
デフォルトは、solid で他にも、dot, dash, longdash, dashdot, longdashdot などがある。

 dash = "dot"

サンプルコード

　ここまでをまとめて実行したplotlyの図のコードを載せておきます！

# データ準備
import pandas as pd  
import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()
asia_df = df[df['continent']=='Asia']

# グラフ可視化
import plotly.graph_objects as go
country =  asia_df['country'].unique()
plot_df = asia_df[asia_df['country']==country[0]]

fig = go.Figure()

fig.add_trace(
    go.Scatter(x = plot_df['year'],
               y = plot_df['lifeExp'],
              text = country[0],
              mode = 'lines',
              name = 'default(solid)',
              line=dict(color='firebrick', width=4)          
    )
)
plot_df = asia_df[asia_df['country']==country[1]]
fig.add_trace(
    go.Scatter(x = plot_df['year'],
               y = plot_df['lifeExp'],
              text = country[1],
              mode = 'lines',
              name = 'solid + 太め',
              line=dict(color='firebrick', width=10,dash='solid')  
              
    )
)

plot_df = asia_df[asia_df['country']==country[2]]
fig.add_trace(
    go.Scatter(x = plot_df['year'],
               y = plot_df['lifeExp'],
              text = country[2],
              mode = 'lines',
              line=dict(color='firebrick', width=4,dash='dot'),
              name = 'dot'
              
    )
)

plot_df = asia_df[asia_df['country']==country[3]]
fig.add_trace(
    go.Scatter(x = plot_df['year'],
               y = plot_df['lifeExp'],
              text = country[3],
              mode = 'lines',
              line=dict(color='firebrick', width=4,dash='dash'),
              name = 'dash'
    )
)
plot_df = asia_df[asia_df['country']==country[4]]
fig.add_trace(
    go.Scatter(x = plot_df['year'],
               y = plot_df['lifeExp'],
              text = country[4],
              mode = 'lines',
              line=dict(color='royalblue', width=4,dash='longdash'),
              name = 'longdash'
              
    )
)

plot_df = asia_df[asia_df['country']==country[5]]
fig.add_trace(
    go.Scatter(x = plot_df['year'],
               y = plot_df['lifeExp'],
              text = country[5],
              mode = 'lines',
              line=dict(color='rgb(0,255,0)', width=4,dash='dashdot'),
              name = 'dashdot'
    )
)

plot_df = asia_df[asia_df['country']==country[6]]
fig.add_trace(
    go.Scatter(x = plot_df['year'],
               y = plot_df['lifeExp'],
              text = country[6],
              mode = 'lines',
              line=dict(color='rgb(100,255,255)', width=4,dash='longdashdot'),
              name = 'longdashdot'
    )
)

fig.update_layout(
    xaxis_title = 'population',
    yaxis_title = 'lifeExp'
)

    
fig.show()

線の形 (line_shape)

　lineplotでのデフォルトは、点の間を直線でつなぐ折れ線グラフを描く。
しかし、それ以外にも点の結び方があり、それらを line_shapeで設定することできる。
種類としては、以下の通り

linear(デフォルト)
spline
hv
vh
hvh
vhv

サンプルコード

　データの準備部分は上のサンプルコードと同じ

# グラフの可視化
import plotly.graph_objects as go
country =  asia_df['country'].unique()
plot_df = asia_df[asia_df['country']==country[0]]

fig = go.Figure()

fig.add_trace(
    go.Scatter(x = plot_df['year'],
               y = plot_df['lifeExp'],
              text = country[0],
              mode = 'lines+markers',
              name = 'default(linear)',    
    )
)
plot_df = asia_df[asia_df['country']==country[1]]
fig.add_trace(
    go.Scatter(x = plot_df['year'],
               y = plot_df['lifeExp'],
              text = country[1],
              mode = 'lines+markers',
              name = 'spline',
              line_shape='spline'
              
    )
)

plot_df = asia_df[asia_df['country']==country[2]]
fig.add_trace(
    go.Scatter(x = plot_df['year'],
               y = plot_df['lifeExp'],
              text = country[2],
              mode = 'lines+markers',
              name = 'hv',
              line_shape = 'hv'
              
    )
)

plot_df = asia_df[asia_df['country']==country[3]]
fig.add_trace(
    go.Scatter(x = plot_df['year'],
               y = plot_df['lifeExp'],
              text = country[3],
              mode = 'lines+markers',
              line_shape = 'vh',
              name = 'vh',
              
    )
)
plot_df = asia_df[asia_df['country']==country[4]]
fig.add_trace(
    go.Scatter(x = plot_df['year'],
               y = plot_df['lifeExp'],
              text = country[4],
              mode = 'lines+markers',
              name = 'hvh',
              line_shape = 'hvh'
              
    )
)

plot_df = asia_df[asia_df['country']==country[5]]
fig.add_trace(
    go.Scatter(x = plot_df['year'],
               y = plot_df['lifeExp'],
              text = country[5],
              mode = 'lines+markers',
              name = 'vhv',
              line_shape = 'vhv'
    )
)


fig.update_layout(
    xaxis_title = 'population',
    yaxis_title = 'lifeExp'
)

    
fig.show()