はじめに
Google Colabで、追加のインストールなしにPlotlyの3Dグラフをインタラクティブに表示できる、軽量かつ安定した最小構成をまとめました。
図のPlotlyのバージョンは時期によって異なる場合があるため、あくまで参考程度にご覧ください。
最小コード
以下のコードをColabのセルに貼り付けて実行するだけです。
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
# 球体のメッシュ座標を生成
phi, theta = np.mgrid[0:2*np.pi:40j, 0:np.pi:20j]
x = np.sin(theta) * np.cos(phi)
y = np.sin(theta) * np.sin(phi)
z = np.cos(theta)
# Plotlyで3Dサーフェスを作成
fig = go.Figure(data=[go.Surface(x=x, y=y, z=z, colorscale='Viridis')])
fig.update_layout(scene=dict(aspectmode='data'))
fig.show()
実行結果：
- 3D回転・ズームが可能
- pip install不要
- ブラウザ上でスムーズに動作
なぜこの構成で動くのか
| 理由 | 説明 |
|---|---|
| ブラウザ描画 | WebGLベースで動作するため、Colab環境でそのまま表示可能 |
| 標準同梱 | Colabの最新版にはPlotly 5.24+が標準インストール済み |
| 自動HTML出力 |
fig.show()でHTMLとJavaScriptが自動生成される |
基本パターン3選
① 3D散布図（Scatter3d）
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
x, y, z = np.random.randn(3, 100)
fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(
x=x, y=y, z=z,
mode='markers',
marker=dict(size=4, color=z, colorscale='Plasma')
)])
fig.show()
用途： データの分布を視覚的に把握
② 関数面の可視化（Surface）
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-2, 2, 100), np.linspace(-2, 2, 100))
Z = np.cos(X**2 + Y**2)
fig = go.Figure(data=[go.Surface(x=X, y=Y, z=Z, colorscale='Cividis')])
fig.update_layout(title='cos(x²+y²)', scene=dict(aspectmode='data'))
fig.show()
用途： 数学関数や地形データの立体表示
③ ワイヤーフレーム風表示
fig.update_traces(
contours_z=dict(
show=True,
usecolormap=True,
highlightcolor="limegreen",
project_z=True
)
)
用途： 等高線を投影して構造を見やすく
カスタマイズのポイント
軸ラベルと背景設定
fig.update_layout(
scene=dict(
xaxis_title='X軸',
yaxis_title='Y軸',
zaxis_title='Z軸',
xaxis=dict(backgroundcolor='rgba(240,240,240,0.5)'),
yaxis=dict(backgroundcolor='rgba(240,240,240,0.5)'),
zaxis=dict(backgroundcolor='rgba(240,240,240,0.5)')
),
title='3Dデータの基本可視化'
)
効果：
- 半透明背景で奥行きが見やすくなる
- 軸タイトルで数値関係が明確に
よく使うカラースケール
| カラーマップ | 用途 |
|---|---|
Viridis |
汎用的で見やすい（デフォルト推奨） |
Plasma |
赤系のグラデーション |
Cividis |
色覚特性に配慮した配色 |
主要パラメータ一覧
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
plotly.graph_objects |
高機能な低レベルAPI（詳細設定向け） |
plotly.express |
簡易API（px.scatter_3d()など） |
aspectmode='data' |
各軸のスケールを実データに合わせる |
colorscale |
カラーマップ指定 |
scene |
3D空間の設定（カメラ・軸・背景） |
トラブルシューティング
| 症状 | 原因・対処法 |
|---|---|
| グラフが表示されない | セルを再実行、またはブラウザを再読込 |
| 3Dがカクつく | Colabのランタイムを再起動 |
| HTML保存したい |
fig.write_html("plot.html") で保存可能 |
まとめ
Plotlyを選ぶ理由
-
環境構築が不要：pipインストールなしでそのまま実行可能。
-
軽量で安定：PyVistaやmatplotlibに比べて動作が軽く、扱いやすい。
-
拡張しやすい：2Dから3Dへの移行がスムーズ。
PyVistaやmatplotlibの環境エラーで悩む前に、まずはPlotlyで手軽に「見える化」してみるのがおすすめです。