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。

参考リンク