import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

bar_fig = make_subplots(rows=2, cols=2, subplot_titles=["ラベル", "座標", "横"])

# X値が文字列型の場合
bar_fig.add_trace(go.Bar(x=["a", "b", "c", "d", "e"], y=[8, 3, 5, 4, 2]), row=1, col=1)

# X値が数値型の場合
bar_fig.add_trace(go.Bar(x=[0, 1, 2, 4, 5], y=[1, 4, 2, 3, 2]), row=1, col=2)

# 横向きの棒グラフの場合
bar_fig.add_trace(
    go.Bar(x=[3, 2, 1, 5], y=[1, 2, 3, 4], orientation="h"), row=2, col=1
)

bar_fig.show()

bar_trace1 = go.Bar(x=["a", "b", "c", "d", "e"], y=[3, 5, 2, 1, 6], name="group1")
bar_trace2 = go.Bar(x=["a", "b", "c", "d", "e"], y=[4, 3, 5, 2, 1], name="group2")
grouped_fig = go.Figure([bar_trace1, bar_trace2])
grouped_fig.show()

stacked_fig = go.Figure(
    [bar_trace1, bar_trace2],
    layout=go.Layout(barmode="stack")  # 積み上げ棒グラフにするためlayoutを設定
)
stacked_fig.show()

bar_trace3 = go.Bar(x=["a", "b", "c", "d", "e"], y=[-2, -3, 1, -4, 2], name="group3")
relative_fig = go.Figure(
    [bar_trace1, bar_trace2, bar_trace3],
    layout=go.Layout(barmode="relative")    # 0未満の値をした方向に積み上げるlayoutを作成
)
relative_fig.show()

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()

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()

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()

import plotly

stocks = plotly.data.stocks()
stocks.head()

import plotly.graph_objects as go
go.Figure(go.Scatter(x=stocks["date"], y=stocks["GOOG"])).show()

ts_layout = go.Layout(
    # X軸のRange SliderとRange Selectorを表示
    xaxis={
        "rangeslider": {"visible": True},   # RangeSliderを表示
        "rangeselector": {                  # RangeSelectを設定
            "buttons": [
                {"label": "1m", "step": "month", "count": 1},   # 1ヵ月
                {"label": "7d", "step": "day", "count": 7},     # 7日間
                {"step": "all"},                                # 全期間
            ]
        },
    }
)

go.Figure(
    go.Scatter(x=stocks["date"], y=stocks["GOOG"]), layout=ts_layout
).show()

import plotly.express as px

gapminder = px.data.gapminder()
gapminder.head()

scatter_3d_fig = px.scatter_3d(gapminder,               # データセット
                               x="year",                # X軸のデータ
                               y="continent",           # Y軸のデータ
                               z="pop",                 # Z軸のデータ
                               size="gdpPercap",        # 要素の大きさ
                               color="lifeExp",         # lifeExp列で色分け
                               hover_data=["country"]   # ホバーツールに表示
)
scatter_3d_fig.layout.update(scene={"zaxis": {"type": "log"}})  # Z軸を対数にとる
scatter_3d_fig.show()

import plotly.express as px

gapminder = px.data.gapminder()
gapminder.head()

px.scatter_geo(gapminder,               # データセット
               locations="iso_alpha",   # 位置をISO 3166-1 alpha-3形式で指定
               size="gdpPercap",        # 要素のサイズ
               color="lifeExp",         # 要素の色
               hover_name="country",    # ホバーツールのタイトル
               animation_frame="year"   # アニメーション
).show()

import plotly.express as px

gapminder = px.data.gapminder()
gapmider_2007 = gapminder[gapminder["year"] == 2007]
gapmider_2007.head()

px.choropleth(gapmider_2007,
              locations="iso_alpha",    # 位置をISO 3166-1 alpha-3形式で指定
              color="lifeExp",          # 平均寿命
              hover_name="country",     # ホバーツールのタイトル
).show()

import plotly.express as px

wind = px.data.wind()
wind.head()

px.bar_polar(wind,              # データセット
             r="frequency",     # 値
             theta="direction", # 角度
             color="strength",  # strengthで分割して積み上げ
).show()

import plotly.express as px

election = px.data.election()
election.head()

px.scatter_ternary(election,                # データセット
                   a="Joly",                # 左下から上に表示する列
                   b="Coderre",             # 右下から左下に表示する列
                   c="Bergeron",            # 上から右下に表示する列
                   color="winner",          # 色分けする列
                   size="total",            # 要素の大きさ
                   size_max=15,             # 要素の大きさの最大値
                   hover_name="district"    # ホバーツールのタイトル
).show()

import plotly.express as px

tips = px.data.tips()
tips.head()

px.parallel_categories(
    tips,
    dimensions=["sex", "smoker", "time", "day"],            # 対象列を指定
    color="size",                                           # size列で色分け
    color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno,    # カラースケール
).show()

import plotly.express as px

iris = px.data.iris()
iris.head()

px.parallel_coordinates(
    iris,
    dimensions=["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width"],
    color="species_id",  # species_id列をカラースケールで表現
).show()