Plotlyでの基本的なグラフ作成

Plotlyでは、各グラフごとに関数が用意されており、その関数を変数に格納することで、Streamlitで表示できます。

例えば、以下のコードではpx.scatter関数で散布図を作成し、st.plotly_chart関数でStreamlit上に表示しています。

import streamlit as st
import plotly.express as px

# データの作成
df = px.data.iris()

# Plotlyでグラフを作成
fig = px.scatter(df, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species')

# Streamlitで表示
st.plotly_chart(fig)

上記のコードは、アヤメのデータセットを基にした散布図を作成するものです。

また、Plotlyは、plotly.expressをpxとしてインポートします。

上記のコードを実行して出力されたグラフは以下の通りです。

Plotlyが特徴的な点は、右上のツールの所です。

画像のダウンロードやグラフの拡大縮小、表示範囲の選択など様々なツールが用意されているため、ユーザーが扱いやすいグラフを用意できます。

また、3Dグラフの作成も可能で、以下のようなグラフをStreamlit上で表示可能です。

このように、高度なグラフも作成できることから、ダッシュボードの作成にはPlotlyが用いられることがあります。

なので、覚えておいて損はないでしょう。

StreamlitとPlotlyの組み合わせ方の例

Streamlitのウィジェットと組み合わせ方の1例を紹介します。

例えば、トグルを用意して、ONの状態でグラフを表示させることができます。

トグルのようにユーザーが表示するかどうかを選べるようにすることで、ユーザー満足度が上がります。

他にも、セレクトボックスで表示するグラフを変えたり、複数選択ボックスで変数の数を変えたりすることも可能です。

複数選択ボックスについて詳しく知りたい方は、【完全網羅】Streamlitのmultiselectの扱い方を解説の記事をご参照ください。

今日は以上です。

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