[Plotly] サブプロットで3Dグラフを比較表示する : 複数3Dデータを並べて理解する

はじめに

3Dグラフは 1枚だけだと比較が難しい。

サブプロット（2画面・4画面など） にすると
時系列比較・条件比較・モデル比較・群比較 が一気にわかりやすくなる。

Plotly は make_subplots(specs=[[{'type':'scene'}]]) を使うことで
3Dグラフを並べて表示できる。

この記事でできること

• 3Dグラフを複数レイアウトで並べて表示
• Surface × Surface
• Scatter3d × Scatter3d
• Surface × Scatter3d の異種比較
• Colabでそのまま動くコードつき

① まずは必要なライブラリと例データ

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

# データ準備
x = np.linspace(-3, 3, 60)
y = np.linspace(-3, 3, 60)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

Z1 = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
Z2 = np.cos(np.sqrt(X**2 + Y**2))

② 2画面サブプロット（横に並べる）

fig = make_subplots(
    rows=1, cols=2,
    specs=[[{'type':'scene'}, {'type':'scene'}]],
    subplot_titles=("Surface A", "Surface B")
)

# Surface A
fig.add_trace(
    go.Surface(x=X, y=Y, z=Z1, colorscale="Viridis", showscale=False),
    row=1, col=1
)

# Surface B
fig.add_trace(
    go.Surface(x=X, y=Y, z=Z2, colorscale="Cividis", showscale=False),
    row=1, col=2
)

fig.update_layout(
    title="Side-by-Side 3D Surface Comparison",
    scene=dict(aspectmode="data"),
    scene2=dict(aspectmode="data")
)

fig.show()

結果：

• 2つのSurfaceが横に並ぶ
• 色の違い・形状の違い・変化パターンを即比較できる

③ 散布図どうしの比較（Scatter3d × Scatter3d）

例として異なる点群を比較表示。

# 点群生成
np.random.seed(0)
x1, y1, z1 = np.random.randn(3, 200)
x2, y2, z2 = np.random.randn(3, 200) + 1.5

fig = make_subplots(
    rows=1, cols=2,
    specs=[[{'type':'scene'}, {'type':'scene'}]],
    subplot_titles=("Group A", "Group B")
)

fig.add_trace(go.Scatter3d(
    x=x1, y=y1, z=z1,
    mode="markers",
    marker=dict(size=3, color=z1, colorscale="Viridis", opacity=0.7)
), row=1, col=1)

fig.add_trace(go.Scatter3d(
    x=x2, y=y2, z=z2,
    mode="markers",
    marker=dict(size=3, color=z2, colorscale="Plasma", opacity=0.7)
), row=1, col=2)

fig.update_layout(scene=dict(aspectmode="data"),
                  scene2=dict(aspectmode="data"))

fig.show()

結果：

• 2群の分布差がひと目で理解できる

④ 異種比較（Surface × Scatter）も可能

fig = make_subplots(
    rows=1, cols=2,
    specs=[[{'type':'scene'}, {'type':'scene'}]],
    subplot_titles=("Surface", "Scatter Points")
)

# Surface
fig.add_trace(go.Surface(
    x=X, y=Y, z=Z1,
    colorscale="Viridis", showscale=False
), row=1, col=1)

# Scatter
fig.add_trace(go.Scatter3d(
    x=x1, y=y1, z=z1,
    mode="markers",
    marker=dict(size=4, color=z1, colorscale="Rainbow", opacity=0.7)
), row=1, col=2)

fig.update_layout(scene=dict(aspectmode="data"),
                  scene2=dict(aspectmode="data"))

fig.show()

結果：

• 「連続的な形状」vs「離散点」などの比較に便利
• モデル出力 vs 現実データの比較例としても定番

⑤ 4画面レイアウト（2×2）で詳細比較

fig = make_subplots(
    rows=2, cols=2,
    specs=[
        [{'type':'scene'}, {'type':'scene'}],
        [{'type':'scene'}, {'type':'scene'}],
    ],
    subplot_titles=("A", "B", "C", "D")
)

fig.add_trace(go.Surface(z=Z1, x=X, y=Y, colorscale='Viridis', showscale=False), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Surface(z=Z2, x=X, y=Y, colorscale='Cividis', showscale=False), row=1, col=2)
fig.add_trace(go.Scatter3d(x=x1,y=y1,z=z1,mode='markers'), row=2, col=1)
fig.add_trace(go.Scatter3d(x=x2,y=y2,z=z2,mode='markers'), row=2, col=2)

# 全sceneに aspectmode を付与
for name in ["scene", "scene2", "scene3", "scene4"]:
    fig.update_layout({name: dict(aspectmode="data")})

fig.update_layout(title="4-View 3D Comparison")
fig.show()

結果：

• 4パターン比較 → パラメータ検証やモデル比較に最適

⑥ 背景と軸設定でサブプロットが見やすくなる

fig.update_layout(
    scene=dict(xaxis=dict(backgroundcolor='rgb(245,245,245)')),
    scene2=dict(xaxis=dict(backgroundcolor='rgb(245,245,245)'))
)

• 各sceneごとに個別設定可能
• 背景色を統一すると比較の精度が上がる

トラブルシュート

表示が歪む

→ 各 scene に aspectmode="data" を設定

色バーが重複する

→ showscale=False でオフ

各画面のズームが同期しない

→ Plotlyはデフォルトで独立

Colabで重い

→ Surface の解像度を下げる（60→40）

まとめ

• make_subplots(... specs=[[{"type":"scene"}]]) で3Dサブプロットが作れる
• Surface × Surface、Scatter × Scatter、異種比較も自由
• 多画面で比較すると "違いが一瞬で分かる"
• パラメータチューニング、モデル比較、条件差分の可視化に最適

複数3D可視化の"比較力"は、分析の質を大きく押し上げる。

動画解説

参考情報