データサイエンスのためのPlotly Pythonチュートリアル

インタラクティブなビジュアライゼーション

Plotlyは即座に操作可能で、ウェブブラウザで探検可能な動的チャートを作成します。 Plotlyのダッシュ要素は線チャートの表示から入れ替えることができ、ユーザーはデータポイントをズームしたりパンしたりして詳細情報を取得できます。

豊富なグラフタイプ

プロットリーでは、散布図、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、ヒストグラム、ヒートマップ、等高線プロット、3Dグラフなど、多くの種類のグラフをサポートしています。

カスタマイズ

ユーザーは、プロットの外観と動作を細かく制御できます。 Plotlyグラフの注釈、カラースケール、凡例、タイトル、軸ラベル、その他のデザイン選択がすべてカスタマイズ可能です。

エクスポートオプション

PlotlyユーザーはグラフをPDFドキュメント、インタラクティブHTMLファイル、静的イメージ（PNG、JPEG、SVG）など、いくつかの形式でエクスポートできます。

統合

PlotlyはさまざまなPythonフレームワークやモジュールと簡単に組み合わせることができ、例えばウェブベースのダッシュアプリケーションとダッシュボードを作成するためのDash、数値計算のためのNumPy、データ操作のためのPandasなどがあります。

Plotlyのインストール

まだ行っていない場合は、pipを使用してPlotlyをインストールできます。

pip install plotly

pip install plotly

Plotlyのインポートとデータの準備

Plotlyから必要なモジュールをインポートした後、データを準備します。

import plotly.graph_objects as go
# Sample data
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [10, 11, 12, 13, 14]

import plotly.graph_objects as go
# Sample data
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [10, 11, 12, 13, 14]

Traceの作成

データの可視化を表現するためのトレースオブジェクトを作成します。 ここでは簡単な線グラフを作成します。

# Create a trace (line plot)
trace = go.Scatter(x=x_data, y=y_data)

# Create a trace (line plot)
trace = go.Scatter(x=x_data, y=y_data)

レイアウトの作成

レイアウトオブジェクトを構築して、プロットの配置を変更できます。 これには、軸ラベルやタイトルなどの設定が含まれます。

# Create a layout
layout = go.Layout(
    title="My Plot",
    xaxis=dict(title="X-axis"),
    yaxis=dict(title="Y-axis")
)

# Create a layout
layout = go.Layout(
    title="My Plot",
    xaxis=dict(title="X-axis"),
    yaxis=dict(title="Y-axis")
)

Figureの作成

レイアウトとトレースを統合してFigureオブジェクトを作成します。

# Create a figure
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)

# Create a figure
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)

プロットの表示

最後に、showメソッドを使用してプロットを表示します。

# Display the plot
fig.show()

# Display the plot
fig.show()

このチュートリアルは、Plotlyプロットの作成と設定のステップバイステップインストールプロセスを完了します。 さらに洗練された設定や機能については、Plotlyの指示を詳細に調べることができます。

IronPDF とは何ですか?

IronPDF for Pythonは、PDFファイルを作成、編集、変換するための強力なライブラリです。 プログラマーは既存のPDFを操作したり、HTMLをPDFに変換したり、その他のPDF関連のアクションをプログラミングを通じて実行したりできます。

IronPDFは、動的なPDF生成と処理を必要とするアプリケーションにとって便利なソリューションであり、高品質なPDFドキュメントを生成するための柔軟で使いやすい方法を提供します。

特徴

IronPDFをインストールする

IronPDFはpipでインストールできます。 インストールするために以下のコマンドを使用します。

pip install ironpdf

pip install ironpdf

Plotlyレポートを生成し、PDFに変換

データを可視化するためにPython PlotlyプロットをIronPDFと組み合わせ、PDF文書を生成します。

from ironpdf import *
import plotly.graph_objects as go

# Create a Plotly figure
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[3, 2, 1]))
# Export the Plotly figure to an HTML file
fig.write_html('demo.html')

# Create a PDF document instance using IronPDF
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Render the HTML file as a PDF document
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("demo.html")

# Save the rendered PDF document
pdf.SaveAs("ironpdf_document_with_plotly.pdf")
print("PDF document generated successfully.")

from ironpdf import *
import plotly.graph_objects as go

# Create a Plotly figure
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[3, 2, 1]))
# Export the Plotly figure to an HTML file
fig.write_html('demo.html')

# Create a PDF document instance using IronPDF
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Render the HTML file as a PDF document
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("demo.html")

# Save the rendered PDF document
pdf.SaveAs("ironpdf_document_with_plotly.pdf")
print("PDF document generated successfully.")

go.Scatterを使用して線グラフを作成します。 go.Layoutを使用してプロットのレイアウトを変更します。 最後に、go.Figureを使用して、プロットされたレイアウトとトレースを組み合わせて図を作成します。

PlotlyからHTML形式で静的ファイルとしてプロットをエクスポートできます。 この場合、demo.htmlという名前のHTMLファイルとしてプロットをエクスポートします。

IronPDFの機能を利用してPDFドキュメントを作成しました。 RenderHtmlFileAsPdfを使用してHTMLマテリアルをPDFに挿入し、最後にSaveAsを使用してPDFファイルを保存しました。

これらの指示に従ってPythonでPlotlyプロットを作成し、画像としてエクスポートし、IronPDFと統合して出力をPDFドキュメントとして生成できます。 使用するケースや環境に合わせてコードを修正します。