Dash⑧（グラフの配置／plotly.py）

plotly.py

plotly.pyを使って、散布図を表示してみます。

前回記事同様、gapminderデータセットの2007年分データを利用します。

plotly.pyのFigureオブジェクトを作成し（10～28行目）、Graphコンポーネントの引数 figureに設定しています。

大陸ごとにScatter関数を実行し、グループ化しています。（凡例の大陸を選択することで表示／非表示を切替可能です）

[ソースコード]

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
import dash
import dash_core_components as dcc
import plotly
import plotly.graph_objects as go

gapminder = plotly.data.gapminder()
gapminder2007 = gapminder[gapminder["year"] == 2007]

# figureの作成
fig = go.Figure()
for c in gapminder2007.continent.unique():
    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=gapminder2007.loc[gapminder2007['continent'] == c, 'gdpPercap'],
            y=gapminder2007.loc[gapminder2007['continent'] == c, 'pop'],
            name=c,
            mode='markers',
            marker={
                'size': gapminder2007.loc[gapminder2007['continent'] == c, 'lifeExp'] / 2
            },
            text=gapminder2007.loc[gapminder2007['continent'] == c, 'country']
        )
    )
fig.update_layout(
    xaxis={'type': 'log', 'title': 'gdpPercap'},
    yaxis={'type': 'log', 'title': 'pop'},
    title='Gapminder'
)

app = dash.Dash(__name__)       # Dashインスタンスを生成

app.layout = dcc.Graph(
    figure=fig
)

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)      # アプリケーションを起動

上記ソースを実行すると、コンソールにURLが表示されるのでブラウザで表示します。

[ブラウザで表示]

Dashアプリケーションで、plotly.pyを使い散布図を表示することができました。