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その他技術 Qiita Tech Festa 2025
Qiita Tech Festa20252025年7月15日まで開催中！
@maskot1977(Ikemen Mas Kot)

Plotlyで図のサイズと解像度を固定する方法：PowerPoint・論文向けチューニング術

Posted at

assistant:

こんにちは！どうされましたか？今日はどんなことをお手伝いしましょうか？

user:

fig.update_layoutで、横幅を固定してるつもりなのですが、ブラウザを横に伸ばすと図も横長になってしまいます。どうやったら固定できますか？

assistant:

plotly.graph_objects（またはplotly.express）で fig.update_layout() を使って横幅を固定しても、ブラウザのリサイズによって図のサイズが可変になることがあります。これは、Plotly の responsive モードが有効になっていることが原因です。

✅ 横幅を固定する方法（ブラウザ幅に影響されないようにする）

方法①: fig.update_layout(width=〇〇) の指定だけでは不十分

以下のように width を設定しても：

fig.update_layout(width=800, height=600)

Jupyter NotebookやStreamlitなど一部の環境ではレスポンシブ挙動が優先され、widthが無視されることがあります。

🔧 対処法

✅ 方法②: config={"responsive": False} を指定して描画

たとえばJupyter Notebookで fig.show() する場合：

fig.update_layout(width=800, height=600)
fig.show(config={"responsive": False})

または、Streamlit を使っている場合は：

import streamlit as st

st.plotly_chart(fig, use_container_width=False)  # 幅固定

💡補足：Streamlit で幅が伸びる原因

Streamlit の st.plotly_chart(fig) はデフォルトで use_container_width=True なので、ブラウザ幅に応じて伸び縮みします。

まとめ

環境 横幅を固定する方法
Jupyter fig.show(config={"responsive": False}) を使う
Streamlit st.plotly_chart(fig, use_container_width=False) を使う
HTML出力など <div> や CSSスタイルでサイズ指定＋responsive無効化

ご使用中の環境に合わせた具体的なコードもご提案できますので、よければ環境を教えてください（Jupyter, Streamlit, HTML埋め込みなど）。

user:

ダウンロードした時の解像度を指定することはできますか？

assistant:

はい、Plotly で生成した図をダウンロードする際の解像度やサイズは指定可能です。

以下の2つの方法があります：

✅ 方法①: fig.write_image() を使う（Pythonコードで画像ファイルを出力）

これは、静的な画像（PNG, JPEG, SVG, PDFなど）として保存する場合に使います。

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()
fig.add_scatter(y=[2, 1, 4, 3])

# 解像度・サイズを指定して画像として保存
fig.write_image("figure.png", width=1200, height=800, scale=2)

🔧 パラメータの意味：

  • width: 画像の横幅（px）
  • height: 画像の高さ（px）
  • scale: 解像度倍率（通常は 1。2 にすると2倍の解像度）

🔁 画像ファイル形式は、.png, .jpg, .svg, .pdf などに対応しています。

📦 必要な依存パッケージ

この方法には kaleido が必要です。インストールされていない場合は以下で導入：

pip install -U kaleido

✅ 方法②: ブラウザの「カメラアイコン」からダウンロードする場合（手動）

Plotly のインタラクティブなグラフには、右上にカメラアイコンが表示されます（modebar）。ここから画像を保存できますが：

  • 解像度は基本的に画面サイズに依存
  • 高解像度が欲しい場合は、方法①（write_image）の方が確実です

✅ Streamlit で画像をダウンロード可能にするには？

Streamlit で表示した Plotly グラフを画像としてダウンロードさせたい場合：

import streamlit as st
import io

buf = io.BytesIO()
fig.write_image(buf, format="png", width=1200, height=800, scale=2)
st.download_button("Download plot", data=buf.getvalue(), file_name="plot.png", mime="image/png")

まとめ

方法 説明
fig.write_image() 高解像度の画像を自動保存でき、サイズ・解像度も指定可能。kaleido が必要。
ブラウザのカメラアイコン 手動でダウンロード可能。ただし解像度は固定しにくい。
Streamlit の st.download_button Pythonからエクスポートした画像をユーザーに配布できる。

必要に応じて HTML でのエクスポートや、SVGでの出版用画像対応も解説できます！

user:

SVGでの出版用画像対応について解説してください！

assistant:

もちろんです！
Plotly でSVG画像を出力して、出版品質に耐えるベクター画像を作成する方法を詳しく解説します。

✅ なぜ SVG が出版向けに適しているのか？

  • ベクター形式なので拡大・縮小しても劣化しない
  • 雑誌や論文（Nature, IEEE, Springerなど）の投稿規定にマッチ
  • Adobe Illustrator や Inkscape などで編集しやすい
  • サイズやフォントも後から自由に調整可能

✅ 出力方法：fig.write_image() × format="svg" 

import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio

fig = go.Figure()
fig.add_scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 3, 2])

# SVGで保存（出版向けにサイズを指定）
fig.write_image("figure.svg", format="svg", width=800, height=600)

🧪 解像度に関して

SVG は解像度の概念がないため scale パラメータは無視されます。
代わりに width と height（px 単位）でサイズを調整します。

✅ 使用するレンダラー：kaleido

Plotly の SVG出力は内部的に kaleido を使っています。

📦 インストール

pip install -U kaleido

🧠 orca（旧方式）は非推奨。kaleido が軽量・高速でおすすめです。

✅ より出版向けに整える：フォント・スタイル

出版向けでは、次のような設定も重要です。

fig.update_layout(
    font=dict(
        family="Times New Roman",  # 学術系の標準フォント
        size=18,                   # 図中の文字サイズ
    ),
    margin=dict(l=60, r=20, t=40, b=60),  # マージン調整
    width=800,
    height=600,
)

✅ Adobe Illustrator / Inkscape で編集する場合の注意点

  • PlotlyのSVGはグループ構造（<g>タグ）が多く、レイヤーが深いです。

  • 文字はアウトライン化されていないので、編集ソフトでフォントがずれることがあります。

    • → Illustratorで「テキストをアウトライン化」推奨

✅ SVG出力の例（学術向けスタイル）

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder().query("year == 2007")
fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", color="continent",
                 hover_name="country", log_x=True)

fig.update_layout(
    font=dict(family="Times New Roman", size=16),
    width=1000, height=700,
    title="Life Expectancy vs GDP (2007)",
)

fig.write_image("life_expectancy.svg", format="svg")

✅ まとめ

項目 内容
画像形式 SVG（ベクター、出版向け）
出力方法 fig.write_image("file.svg", format="svg")
解像度 scale は無効、width/height を指定
フォント指定 fig.update_layout(font=...)
編集ツール Adobe Illustrator / Inkscape で微調整可能

ご希望があれば、「学術論文用テンプレート」に即したPlotly設定（白黒やマーカー形状・凡例の調整など）もご提案可能です！

user:

ありがとうございます。生成された図をパワポに貼り付けようとすると、多くの場合、線や字が細かすぎて見えにくい図になりがちなのですが、そういうことを予防するようなコーディングはできませんか？

assistant:

とても良いご質問です！
論文用やプレゼン用の図を生成する際、PowerPointに貼ると線や文字が小さすぎて見えにくい問題は、多くの人が直面します。これは：

  • フォントサイズや線幅が小さいまま
  • 図のサイズ（ピクセル数）を上げても、密度が高くなるだけ
  • PowerPoint のズームやスケーリングに頼ると見栄えが崩れる

ということが原因です。

✅ 予防策まとめ（PowerPoint貼付けに最適化）

要素 推奨設定
フォントサイズ 通常より大きめ（18〜24pt以上）
線の太さ 1.5〜3 px 程度に増やす
点サイズ marker.sizeを大きめ（例: 10〜15）
図全体サイズ width=1200, height=800 など余裕ある大きさ
SVG推奨 拡大してもぼやけないベクター形式

✅ サンプルコード（PowerPoint向けチューニング）

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()

fig.add_trace(go.Scatter(
    x=[1, 2, 3],
    y=[10, 15, 13],
    mode='lines+markers+text',
    name='線と点',
    line=dict(width=3),  # 線を太く
    marker=dict(size=12),  # 点を大きく
    text=["A", "B", "C"],
    textposition="top center"
))

fig.update_layout(
    font=dict(family="Arial", size=24),  # フォント大きめ
    width=1200,
    height=800,
    margin=dict(l=80, r=40, t=60, b=80),
    title="PowerPoint用に最適化した図",
)

fig.write_image("ppt_optimized.svg", format="svg")

✅ PowerPointでの貼り付け方法のコツ（SVGの場合）

  1. PowerPoint にそのままドラッグ＆ドロップで貼付け可能
  2. 必要に応じて Illustrator や Inkscape で開いて、文字をアウトライン化
  3. PowerPoint上で 「図としてグループ化」してサイズ・位置を固定

✅ プレゼン/講義/学会用のスタイル推奨

用途 フォントサイズ 線幅 サイズ
論文図表 16–18px 1.5–2 800×600〜1000×700
プレゼン 22–28px 2.5–3 1200×800〜1600×900

✅ より高度なチューニング例（凡例、軸、グリッド）

fig.update_layout(
    legend=dict(font=dict(size=20)),
    xaxis=dict(
        title="X軸ラベル",
        title_font=dict(size=22),
        tickfont=dict(size=18),
        showgrid=False
    ),
    yaxis=dict(
        title="Y軸ラベル",
        title_font=dict(size=22),
        tickfont=dict(size=18),
        showgrid=True,
        gridwidth=1,
        gridcolor='LightGray'
    )
)

✅ まとめ：PowerPoint貼付け時の見えやすさを担保するには

  • 「図のサイズ」ではなく「要素の太さ・大きさ」を意識する
  • line.width, marker.size, font.size を明示的に大きく設定
  • width/heightも十分に大きくとる（最低1000x700程度）
  • SVG形式で出力し、拡大しても劣化しない図にする

ご希望があれば、現在お使いの具体的なコードをベースに「PowerPoint最適化バージョン」へ調整して提案することもできます！お気軽にどうぞ。

user:

おお、いいですね。機会があれば、そのようにお願いしてみます。ここまでの会話をブログに記録したいのですが、タイトル案をいくつか考えていただけますか？

assistant:

もちろんです！今回の内容（Plotlyの図を固定サイズ・高解像度で出力し、PowerPointや出版に最適化する方法）を踏まえて、以下のようなブログタイトル案をご提案します：

🎯 テクニカルに強調する系（検索に強い）

  1. Plotlyで図のサイズと解像度を固定する方法：PowerPoint・論文向けチューニング術
  2. Python × Plotly：SVG出力で高品質な図を作るベストプラクティス
  3. PowerPointに貼ると見えにくい？Plotly図のフォント・線幅調整のコツ
  4. Plotlyグラフのサイズ・解像度・フォントを制御して、資料映えする図を作る
  5. 図が細すぎて見えない問題を防ぐ！Plotlyの見やすい図の書き方入門

✍️ 読者目線・経験共有型

  1. Plotlyの図がPowerPointで細すぎる問題、こう解決しました
  2. 学会発表や論文用に最適な図をPlotlyでつくる方法【SVG・高解像度対応】
  3. 「貼ったら図が見えない！」を防ぐ、Pythonグラフの出力テクニック
  4. フォントが小さすぎる？出版に耐えるPlotlyグラフの書き出しレシピ
  5. プレゼン・投稿用にPlotly図を整えるときに気をつけたいことまとめ

ご希望のトーン（技術寄り／読者共感寄り／SEO重視など）があれば、さらに調整可能です！
気になるタイトルがあれば、それに合わせて本文の導入やまとめも一緒に整えることもできます。

user:

「Plotlyで図のサイズと解像度を固定する方法：PowerPoint・論文向けチューニング術」にしたいと思います。最後に、このタイトルに沿う形で、詳しいまとめを書いてください。

assistant:

了解しました！
以下に、**「Plotlyで図のサイズと解像度を固定する方法：PowerPoint・論文向けチューニング術」**というタイトルに合った詳しいまとめを記載します。

Plotlyで図のサイズと解像度を固定する方法：PowerPoint・論文向けチューニング術

PythonとPlotlyで美しい可視化を行ったものの、PowerPointに貼り付けたら文字が小さすぎる／線が細すぎて見えない──そんな経験はありませんか？

この記事では、図のサイズと解像度を意図通りにコントロールし、プレゼン資料や論文図としてそのまま使える「高品質な図」をPlotlyで生成する方法を体系的にまとめました。

1. 図のサイズ固定：width と height を明示する

ブラウザやノートブック環境では、Plotlyの図はレスポンシブに伸縮します。これを防ぎ、常に同じ見た目の図を得るには以下の設定が基本です：

fig.update_layout(width=1200, height=800)

さらに、Jupyter Notebookでは fig.show(config={"responsive": False})、Streamlitでは st.plotly_chart(fig, use_container_width=False) を併用することで、確実に固定表示ができます。

2. 解像度の指定：write_image() × scale パラメータ

ブラウザのカメラアイコンではなく、Pythonから画像出力（PNGなど）する場合は fig.write_image() を使います：

fig.write_image("figure.png", width=1200, height=800, scale=2)

この scale=2 は 2倍のDPIで出力することを意味し、高精細な画像を生成します。
なお、write_image() を使うにはライブラリ kaleido のインストールが必要です：

pip install kaleido

3. SVG形式で出版対応

学会発表資料や論文用図表では、ベクター形式のSVGが推奨されることが多いです。Plotlyはこの出力にも対応しています：

fig.write_image("figure.svg", format="svg", width=1000, height=700)

SVGは拡大・縮小しても劣化せず、Inkscape や Illustrator で編集可能なため、論文向けに最適です。

4. PowerPoint貼付け用に図を見やすく調整する

図のサイズだけでなく、「構成要素そのものを見やすく」しておくことが重要です。以下のように設定しましょう：

fig.update_layout(
    font=dict(family="Arial", size=24),       # フォントを大きく
    width=1200, height=800,                   # 図のサイズを確保
    margin=dict(l=80, r=40, t=60, b=80)       # 適切な余白
)

fig.update_traces(
    line=dict(width=3),                       # 線を太く
    marker=dict(size=12)                      # 点を大きく
)

これにより、PowerPointに貼っても見えにくくならない図が得られます。

5. 実践的な貼付け手順（SVGの場合）

  • write_image("plot.svg") で生成したSVGを直接 PowerPoint にドラッグ＆ドロップ
  • 必要があれば Illustrator で開いてフォントをアウトライン化
  • PowerPoint上で「図としてグループ化」するとサイズ・整列がしやすくなります

おわりに

Plotlyでグラフを作るだけではなく、それを**「資料として使える状態」にまで整える**ことは非常に重要です。
本記事で紹介したテクニックを活用すれば、プレゼンにも論文にも即使える高品質な図をPythonから一発で出力することが可能になります。

🔍 今後のトピック案：

  • 論文投稿規定に合う白黒（モノクロ）Plotlyグラフの作り方
  • Plotly × LaTeX ラベルで学術向けの数式対応
  • matplotlib → Plotly 変換の実践例

ご希望があれば、この内容をMarkdownやHTMLに変換することも可能です。必要であればお知らせください！

user:

これで大丈夫です！ありがとうございました！

assistant:

どういたしまして！そう言っていただけてうれしいです 😊
ブログ記事づくりや可視化まわりでまたご相談があれば、いつでもどうぞ。次回もよろしくお願いします！📊✍️

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