Plotly②（散布図）

散布図

Plotlyで散布図を描画するには折れ線グラフと同じようにScatterクラスを使います。

Scatterクラスの引数 modeに“markers”を指定すると散布図が表示できます。

正規分布に従う乱数を生成し、散布図を描画してみます。

[Google Colaboratory]

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import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

np.random.seed(1)
scatter_x, scatter_y = np.random.randn(2, 100)  # 正規分布に従う乱数を生成
go.Figure(
    go.Scatter(x=scatter_x,
               y=scatter_y,
               name="standard normal distribution",
               mode="markers"                   # 描画モードを散布図に設定
    )
).show()

[実行結果]

散布図（バブルチャート）

バブルチャートは散布図の要素の大きさで値を表現したグラフです。

散布図の要素の大きさを設定するにはmarker.size属性にリストデータを設定します。（10行目）

また、marker.color属性にリストデータを設定するとカラースケールで表示することができます。（11行目）

[Google Colaboratory]

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np.random.seed(1)
scatter_color = np.random.rand(100)
scatter_size = np.random.rand(100) * 30
go.Figure(
    go.Scatter(x=scatter_x,
               y=scatter_y,
               name="4d",
               mode="markers",
               marker={
                   "size": scatter_size,    # 要素ごとに大きさを指定
                   "color": scatter_color,  # 要素の大きさを色で表現
                   "sizemode": "diameter",  # 大きさを直径で指定
                   "opacity": 0.8,          # 要素の不透明度
                   "showscale": True        # カラースケールを表示
               }
    )
).show()

[実行結果]

散布図（高速描画）

大きなデータを扱う場合、WebGLで実装されたScatterglクラスを使用することで高速に描画できます。

下記のコードでは、1万個の乱数を散布図に描画しています。

[Google Colaboratory]

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np.random.seed(1)
large_x, large_y = np.random.randn(2, 10000)
go.Figure([go.Scattergl(x=large_x, y=large_y, mode="markers")]).show()

[実行結果]