おはこんばんちわ。今日も引き続きChatGPT先生をお迎えして、「ChatGPTとPythonで学ぶ Gradio：pandas可視化編」というテーマで雑談したいと思います。それではChatGPT先生、よろしくお願いします。
assistant:
おはこんばんちわ！ご機嫌いかがでしょうか。今日はpandasの可視化とGradioについて話し合ってみましょう。
GradioはPythonのライブラリで、機械学習モデルを簡単にデモするためのツールです。pandasはPythonでデータ解析をするためのライブラリで、データ分析やデータ可視化にとても便利なツールです。
pandasで作成したデータフレームをGradioを通じて簡単にGUI化し、可視化することが可能です。例えば、何かのデータをpandasで分析し、その結果を棒グラフや箱ひげ図といった形でGUI上で表示させることができます。
それでは、具体的にどういうものを作成できるのか、またそれにはどういうコードになるのかを説明していきますね。まずは簡単な例から見てみましょう。
user:
scikit-learn中にデータセットがあったと思いますので、それを選択してGradioで可視化するコードを書いてください。share=Trueで起動してください。コード中に日本語での説明も可能な限り詳しくお願いします。
assistant:
承知しました、ではscikit-learnの典型的なデータセットであるアイリス(Iris)のデータセットを使ってみましょう。このデータセットはアイリスという花の３種類(Iris-setosa, Iris-versicolo, Iris-virginica)のがく片(Sepal)と花びら(Petal)の長さと幅の情報がそれぞれ４つの特徴量として格納されています。
まず、このデータをpandasのDataFrameに変換し、そのDataFrameを表示するGradioのInterfaceを作ります。
import gradio as gr
import pandas as pd
from sklearn import datasets
# アイリスデータセットをロード
iris = datasets.load_iris()
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame(
data=iris['data'],
columns=iris['feature_names']
)
df['target'] = iris['target']
# データフレームを返す関数を作成
def show_dataframe():
return df
# GradioのInterfaceを作成
iface = gr.Interface(
fn=show_dataframe, # 実行する関数
inputs=[], # 入力はなし
outputs="dataframe", # 出力はデータフレーム
)
# Interfaceを起動
iface.launch(share=True)
これを実行すると、GradioのInterfaceが起動し、生成したURLから操作画面にアクセスでき、アイリスのデータが表形式のデータフレームとして表示されます。share=Trueをつけると、生成されるURLはインターネット上に公開され、あなた以外の人でもアクセスできます。
user:
ありがとうございます。動作はしましたが、これは私が期待したコードではありません。Gradio 上で scatter plot や histgram を描画するようなコードを書けませんか？
assistant:
申し訳ございません、理解が及びませんでした。要求に応じて、matplotlibを使用してDataFrameから散布図とヒストグラムを描画し、結果をGradioで表示する例を作成します。
import gradio as gr
import pandas as pd
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import base64
# アイリスデータセットをロード
iris = datasets.load_iris()
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame(
data=iris['data'],
columns=iris['feature_names']
)
df['target'] = iris['target']
# グラフを描画する関数
def plot_graph(df: pd.DataFrame, choice: str):
plot_choice = {
"Scatter Plot": df.plot.scatter,
"Histogram": df.hist,
}
fig, ax = plt.subplots()
plot_choice[choice](ax=ax)
# 画像として保存し、エンコードする
img = BytesIO()
plt.savefig(img, format='png')
plt.close()
img.seek(0)
return 'data:image/png;base64,' + base64.b64encode(img.read()).decode()
# GradioのInterfaceを作成
iface = gr.Interface(
fn=plot_graph, # 実行する関数
inputs=[
gr.inputs.Dataframe(headers=df.columns.tolist(), # dataframeを入力として受け取る
type_options={'data': 'auto'}),
gr.inputs.Radio(["Scatter Plot", "Histogram"]) # グラフのタイプを選択する
],
outputs=gr.outputs.Image(type="auto"), # 出力はイメージ
)
# Interfaceを起動
iface.launch(share=True)
このコードでは、Irisデータセットをロードし、pandas DataFrameにロードします。そして、scatter plotまたはhistgramを選択できるようにgradioのUIを設定します。このUIから選択したデータや操作をplot_graph関数に渡します。
plot_graph関数では、選択したplotをmatplotlibを使って描画します。そして、この描画したグラフを画像として保存し、それをbase64形式でエンコードして返します。そのエンコードした画像データをGradioが受け取り、UI上に表示します。
user:
ありがとうございます。scikit-learn中にデータセットがあったと思いますので、matplotlibを使用してDataFrameから散布図とヒストグラムを描画し、結果をGradioで表示するコードを書いてください。share=Trueで起動してください。コード中に日本語での説明も可能な限り詳しくお願いします。上記コードをベースとして、下記のエラーに対応した全コードを書いてください。
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
Cell In[2], line 38
32 return 'data:image/png;base64,' + base64.b64encode(img.read()).decode()
34 # GradioのInterfaceを作成
35 iface = gr.Interface(
36 fn=plot_graph, # 実行する関数
37 inputs=[
---> 38 gr.inputs.Dataframe(headers=df.columns.tolist(), # dataframeを入力として受け取る
39 type_options={'data': 'auto'}),
40 gr.inputs.Radio(["Scatter Plot", "Histogram"]) # グラフのタイプを選択する
41 ],
42 outputs=gr.outputs.Image(type="auto"), # 出力はイメージ
43 )
44 # Interfaceを起動
45 iface.launch(share=True)
AttributeError: module 'gradio' has no attribute 'inputs'
assistant:
すみません、恐らくGradioのバージョンが古く、inputsなどの属性がまだ定義されていないのだと思われます。まず、以下のコードでGradioのバージョンをアップデートしてみてください。
pip install --upgrade gradio
その後、改めて以下のPythonスクリプトを実行してみてください。アイリスのデータセットをロードし、scatter plotとhistogramを選択して描画することができます。この定義した関数をGradioで実行するインターフェースを作成します。
import gradio as gr
import pandas as pd
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import base64
# アイリスデータセットをロード
iris = datasets.load_iris()
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame(
data=iris['data'],
columns=iris['feature_names']
)
df['target'] = iris['target']
# グラフを描画、保存しbase64エンコードを行う関数
def plot_graph(choice: str):
fig, ax = plt.subplots()
# 選んだオプションによってグラフの種類を変更
if choice == 'Scatter Plot':
df.plot.scatter(x='sepal length (cm)', y='sepal width (cm)', c='target', colormap='viridis', ax=ax)
elif choice == 'Histogram':
df.hist(column='sepal length (cm)', ax=ax)
# 画像として保存そしてエンコードする
img = BytesIO()
plt.savefig(img, format='png')
plt.close()
img.seek(0)
return 'data:image/png;base64,' + base64.b64encode(img.read()).decode()
# Gradioのインターフェース作成
iface = gr.Interface(
fn=plot_graph, # 実行する関数
inputs=gr.inputs.Radio(['Scatter Plot', 'Histogram']), # ラジオボタンによる選択肢
outputs='image' # 画像出力
)
# インターフェースを起動
iface.launch(share=True)
このコードでは、Scatter PlotとHistogramの2つのグラフを選択できます。また、一度選択した後であれば、Web UI上でリアルタイムに切り替えてグラフを観察することが可能です。この機能は、Gradioの強力な特性であり、モデルの動作を練習したり観察したりするのにとても便利です。グラフの操作性が向上するため、データ分析やデータ可視化に有用です。
user:
ありがとうございます。scikit-learn中にデータセットがあったと思いますので、matplotlibを使用してDataFrameから散布図とヒストグラムを描画し、結果をGradioで表示するコードを書いてください。share=Trueで起動してください。コード中に日本語での説明も可能な限り詳しくお願いします。上記コードをベースとして、下記のエラーに対応した全コードを書いてください。gradioモジュールは 2.xバージョンを使用している前提でお願いします。gr.inputs はエラーになるので使わないでください。
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
Cell In[2], line 38
32 return 'data:image/png;base64,' + base64.b64encode(img.read()).decode()
34 # GradioのInterfaceを作成
35 iface = gr.Interface(
36 fn=plot_graph, # 実行する関数
37 inputs=[
---> 38 gr.inputs.Dataframe(headers=df.columns.tolist(), # dataframeを入力として受け取る
39 type_options={'data': 'auto'}),
40 gr.inputs.Radio(["Scatter Plot", "Histogram"]) # グラフのタイプを選択する
41 ],
42 outputs=gr.outputs.Image(type="auto"), # 出力はイメージ
43 )
44 # Interfaceを起動
45 iface.launch(share=True)
AttributeError: module 'gradio' has no attribute 'inputs'
assistant:
すみませんが、それは間違いがあったようです。Gradio 2.xでは、各データ型ごとの専用入力インターフェースが廃止され、共通のgr.Interfaceとgr.inputs, gr.outputsオブジェクトが導入されましたが、お使いのバージョンではそれらがまだ利用できないようです。
そのため、Gradio 1.xバージョンの方法で、UIで散布図とヒストグラム間を切り替えるコードを提供します。そのためには、ユーザーの選択に応じてplot_graph関数が異なるグラフを生成し、その出力をPNGイメージとして返すように設定します。
以下のコードを試してみてください：
import gradio as gr
import pandas as pd
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
import base64
from io import BytesIO
# アイリスデータセットをロード
iris = datasets.load_iris()
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame(
data=iris['data'],
columns=iris['feature_names']
)
df['target'] = iris['target']
# グラフを描画、保存しbase64エンコードを行う関数
def plot_graph(graph_type):
plt.figure(figsize=(8, 6))
if graph_type == "Scatter plot":
plt.scatter(df.iloc[:, 0], df.iloc[:, 1], c=df['target'])
plt.xlabel(df.columns[0])
plt.ylabel(df.columns[1])
elif graph_type == "Histogram":
for column in df.columns[:-1]:
df[column].plot(kind='hist', alpha=0.7)
plt.xlabel('Value')
plt.legend(df.columns[:-1])
plt.tight_layout()
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
buf.seek(0)
plt.close()
return 'data:image/png;base64,' + base64.b64encode(buf.read()).decode()
iface = gr.Interface(fn=plot_graph, inputs="dropdown", outputs="image")
iface.launch(debug=True, share=True)
ここでは、関数plot_graphは引数として受け取ったグラフタイプに基づいてグラフを描画します。引数はdropdownメニューから選択され、"Scatter plot"か"Histogram"かを示します。SetBranchFunktionは、生成したグラフをPNG形式でエンコードし、そのBase64文字列を返します。
user:
んー、うまくいかないですね。では、いったんGradioのことは忘れてください。関数を作ってもらいます。ユーザーは i と j という整数を入力します。 i == j なら i 列目のデータのヒストグラムを、i != j なら 横軸 i 縦軸 j の散布図を描画する関数をPythonで書いてください。
assistant:
了解しました。アイリスのデータを使用してそのような関数を作成します。入力iとjは0から3の間の整数で、それぞれアイリスの特徴量(sepal length, sepal width, petal length, petal width)を表します。以下にそのような関数を提供します：
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
import pandas as pd
# アイリスデータセットをロード
iris = datasets.load_iris()
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame(
data=iris.data,
columns=iris.feature_names
)
def draw_graph(i, j):
plt.figure(figsize=(8,5))
# i と j が等しいならば、ヒストグラムを描画
if i == j:
plt.hist(df.iloc[:, i], bins=30)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel('Frequency')
# i と j が異なるならば、散布図を描画
else:
plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], c=iris.target)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel(df.columns[j])
plt.tight_layout()
plt.show()
draw_graph(0, 1) # 例えば、0と1を引数として渡すと、sepal lengthとsepal widthの散布図が表示されます。
この関数draw_graphでは、pandasのDataFrameによってアイリスのデータセットがサポートされ、ヒストグラムまたは散布図を描画します。描画するグラフは、入力パラメータiとjの値によって決まります。iとjが等しい場合、関数はi列目のヒストグラムを描きます。それ以外の場合、i列目とj列目の間の散布図を描きます。最後に、描画したグラフは表示されます。
user:
ありがとうございます。上記のコードを参考に、結果をGradioで表示するコードを書いてください。share=Trueで起動してください。ユーザーは i と j という整数を入力します。 i == j なら i 列目のデータのヒストグラムを、i != j なら 横軸 i 縦軸 j の散布図をGradioで表示するコードを書いてください。
assistant:
了解しました。上記のコードを参考にして、matplotlibで描画した結果をGradioを使って表示するコードを記述します。
注意: Gradio v1.xを使用しているため、v2.xとはAPIが異なります。
import gradio as gr
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
import pandas as pd
from io import BytesIO
import base64
# アイリスデータセットをロード
iris = datasets.load_iris()
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame(
data=iris.data,
columns=iris.feature_names
)
def draw_graph(i: int, j: int):
plt.figure(figsize=(8, 5))
# i と j が等しいならば、ヒストグラムを描画
if i == j:
plt.hist(df.iloc[:, i], bins=30)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel('Frequency')
# i と j が異なるならば、散布図を描画
else:
plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], c=iris.target)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel(df.columns[j])
plt.tight_layout()
# 描画したグラフを画像として保存、エンコードする
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
plt.close()
buf.seek(0)
img_str = 'data:image/png;base64,' + base64.b64encode(buf.read()).decode()
return img_str
# 出力を画像（image）にし、入力を整数（number）2つに設定
iface = gr.Interface(fn=draw_graph, inputs=['number', 'number'], outputs='image')
# インターフェースを起動
iface.launch(share=True)
上記のコードでは、グラフを描画する関数draw_graphをGradioのインタフェースに適用しています。この関数は引数iとjを受け取り、それらが同じ場合はi列目のヒストグラムを描画し、それ以外の場合はi列目とj列目の間の散布図を描画します。そして、matplotで描画したグラフをpng形式の画像データとして保存し、それをBase64形式の文字列にエンコードします。このエンコードされた画像データをGradioが受け取って表示します。
user:
だめですね。エラーが出ます。
Traceback (most recent call last):
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/queueing.py", line 495, in call_prediction
output = await route_utils.call_process_api(
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/route_utils.py", line 232, in call_process_api
output = await app.get_blocks().process_api(
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/blocks.py", line 1570, in process_api
data = self.postprocess_data(fn_index, result["prediction"], state)
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/blocks.py", line 1455, in postprocess_data
prediction_value = block.postprocess(prediction_value)
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/components/image.py", line 194, in postprocess
orig_name = Path(saved).name if Path(saved).exists() else None
File "/usr/local/lib/python3.10/pathlib.py", line 1288, in exists
self.stat()
File "/usr/local/lib/python3.10/pathlib.py", line 1095, in stat
return self._accessor.stat(self, follow_symlinks=follow_symlinks)
OSError: [Errno 36] File name too long: 'data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAyAAAAH0CAYAAADFQEl4AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjguMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8g+/7EAAAACXBIWXMAAA9hAAAPYQGoP6dpAAAyw0lEQVR4nO3daZQV1dk/7LuloRkWjQIyhVFFUUAUR
assistant:
申し訳ありませんが、エラーの内容から見ると、生成された画像のBase64エンコーディング文字列が長すぎて問題が起きているようです。
基本的には、Gradioは画像データを直接扱うことができます。しかし、今回の場合は、画像を直接Matplotlibから取得し、その画像をバイト形式に変換してからエンコードしています。その結果、データが非常に大きくなり、エラーが発生しています。
解決策の1つは、画像のサイズを小さくすることです。下記のコードではplt.savefigに引数dpiを追加して、画像の解像度を下げることにより、生成されるバイトデータのサイズを減らしています。
def draw_graph(i: int, j: int):
plt.figure(figsize=(8, 5))
# i と j が等しいならば、ヒストグラムを描画
if i == j:
plt.hist(df.iloc[:, i], bins=30)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel('Frequency')
# i と j が異なるならば、散布図を描画
else:
plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], c=iris.target)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel(df.columns[j])
plt.tight_layout()
# 描画したグラフを画像として保存、エンコードする
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png', dpi=50) # dpiを設定して画像の解像度を下げる
plt.close()
buf.seek(0)
img_str = 'data:image/png;base64,' + base64.b64encode(buf.read()).decode()
return img_str
iface = gr.Interface(fn=draw_graph, inputs=['number', 'number'], outputs='image')
iface.launch(share=True)
画像のdpiを下げることで画像の品質は下がりますが、一方でデータサイズも小さくなり、Gradioの制約に合うようになります。この修正でGradioのエラーは解消され、期待通りに動作するはずです。ただし、必要に応じてdpiの値を調整してください。
user:
dpi=1 に減らしても同じエラーが出るようです。なので別の方法を検討した方がいいかもしれません。
assistant:
すみません、問題を理解しました。これは引数 outputs がファイルパスを期待しているからです。したがって、エンコードされた画像の代わりに、画像のバイトデータを返すように関数を変更すると動くと思います。
以下のコードを試してみてください：
def draw_graph(i: int, j: int):
plt.figure(figsize=(8, 5))
# i と j が等しいならば、ヒストグラムを描画
if i == j:
plt.hist(df.iloc[:, i], bins=30)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel('Frequency')
# i と j が異なるならば、散布図を描画
else:
plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], c=iris.target)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel(df.columns[j])
plt.tight_layout()
# 描画したグラフを画像として保存、エンコードする
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
buf.seek(0)
# buf を直接返す
plt.close()
return buf
iface = gr.Interface(fn=draw_graph, inputs=['number', 'number'], outputs='image')
iface.launch(share=True)
このコードでは、描画した画像をエンコードする代わりに画像のバイトデータそのものを直接返します。Gradioはこのバイトデータを自動的に画像として取り扱います。エラーが出なくなるはずです。ご確認ください。
user:
ありがとうございます。上記のコードを参考に、結果をGradioで表示するコードを書いてください。share=Trueで起動してください。ユーザーは i と j という整数を入力します。 i == j なら i 列目のデータのヒストグラムを、i != j なら 横軸 i 縦軸 j の散布図をGradioで表示するコードを書いてください。上記のコードをベースに下記のエラーを解決した全コードを書いてください。
Traceback (most recent call last):
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/queueing.py", line 495, in call_prediction
output = await route_utils.call_process_api(
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/route_utils.py", line 232, in call_process_api
output = await app.get_blocks().process_api(
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/blocks.py", line 1570, in process_api
data = self.postprocess_data(fn_index, result["prediction"], state)
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/blocks.py", line 1455, in postprocess_data
prediction_value = block.postprocess(prediction_value)
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/components/image.py", line 193, in postprocess
saved = image_utils.save_image(value, self.GRADIO_CACHE)
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/image_utils.py", line 77, in save_image
raise ValueError(
ValueError: Cannot process this value as an Image, it is of type: <class '_io.BytesIO'>
assistant:
申し訳ありませんが、確認を怠りました。GradioはバイトデータではなくPILイメージを要求しています。そのため、互換性を持つようにPILイメージで返す必要があります。以下のエラーで対応してみてください。
from PIL import Image
def draw_graph(i: int, j: int):
plt.figure(figsize=(8, 5))
# if i and j are equal then draw a histogram of the ith column data
if i == j:
plt.hist(df.iloc[:, i], bins=30)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel('Frequency')
# if i and j are not equal then draw a scatter plot with i as x-axis and j as y-axis
else:
plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], c=iris.target)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel(df.columns[j])
plt.tight_layout()
# save the drawn graph as an image and encode it
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
plt.close()
buf.seek(0)
# Load buffer as PIL Image
img = Image.open(buf)
return img
iface = gr.Interface(fn=draw_graph, inputs=['number', 'number'], outputs='image')
iface.launch(share=True)
上記のコードでは、描画した画像をBytesIOオブジェクトとして保存し、それをPIL Imageオブジェクトとしてロードしてから返します。GradioはこのPIL Imageオブジェクトを適切に処理し、描画したmatplotlibグラフを表示します。これにより、エラーは解消し、Gradioのインターフェースが期待どおりに動作するはずです。
user:
おお、できました！
assistant:
素晴らしいです！上手く行って良かったです。何か他にお手伝いできることがあれば、お知らせください。楽しくPythonコーディングを続けてください！
user:
それでは、もうひとつだけ追加で。上記のコードを参考に、結果をGradioで表示するコードを書いてください。share=Trueで起動してください。ユーザーは、データセットの種類として "iris" か "wine" かを選択し、 i と j という整数を入力します。iris なら load_iris のデータを、wine なら load_wine のデータを使ってください。 i == j なら i 列目のデータのヒストグラムを、i != j なら 横軸 i 縦軸 j の散布図をGradioで表示するコードを書いてください。上記のコードをベースに、修正した全コードを書いてください。
assistant:
了解しました。scikit-learnのデータセット「iris」と「wine」を選択して、適切に実行するようにコードを修正します。
以下のコードを試してみてください。
from sklearn import datasets
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import pandas as pd
import gradio as gr
def draw_graph(dataset: str, i: int, j: int):
if dataset == "iris":
data = datasets.load_iris()
elif dataset == "wine":
data = datasets.load_wine()
else:
raise ValueError("Invalid dataset, choose either 'iris' or 'wine'")
df = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names)
plt.figure(figsize=(8, 5))
# if i and j are equal then draw a histogram of the ith column data
if i == j:
plt.hist(df.iloc[:, i], bins=30)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel('Frequency')
# if i and j are not equal then draw a scatter plot with i as x-axis and j as y-axis
else:
plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], c=data.target)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel(df.columns[j])
plt.tight_layout()
# save the drawn graph as an image and encode it
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
plt.close()
buf.seek(0)
# Load buffer as PIL Image
img = Image.open(buf)
return img
iface = gr.Interface(
fn=draw_graph,
inputs=[gr.inputs.Radio(['iris', 'wine'], label="Dataset"), 'number', 'number'],
outputs='image'
)
iface.launch(share=True)
このコードでは、先ず最初の入力でユーザーがデータセットを選択できます。次に、ユーザーが入力したiとjに基づいて散布図またはヒストグラムが描かれます。選択されたデータセットは sklearn.datasets からロードされ、データフレームに変換されます。
user:
上記のコードを参考に、結果をGradioで表示するコードを書いてください。share=Trueで起動してください。ユーザーは、データセットの種類として "iris" か "wine" かを選択し、 i と j という整数を入力します。iris なら load_iris のデータを、wine なら load_wine のデータを使ってください。 i == j なら i 列目のデータのヒストグラムを、i != j なら 横軸 i 縦軸 j の散布図をGradioで表示するコードを書いてください。上記のコードをベースに、下記のエラーを修正した全コードを書いてください。
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
Cell In[9], line 46
40 img = Image.open(buf)
42 return img
44 iface = gr.Interface(
45 fn=draw_graph,
---> 46 inputs=[gr.inputs.Radio(['iris', 'wine'], label="Dataset"), 'number', 'number'],
47 outputs='image'
48 )
49 iface.launch(share=True)
AttributeError: module 'gradio' has no attribute 'inputs'
assistant:
スクリプト内でGradioコンテナのinputs属性を利用するような指定がありますが、正しくはgr.inputsとする必要があるようです。
修正したコードは以下の通りです：
from sklearn import datasets
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import pandas as pd
import gradio as gr
def draw_graph(dataset: str, i: int, j: int):
if dataset == "iris":
data = datasets.load_iris()
elif dataset == "wine":
data = datasets.load_wine()
else:
raise ValueError("Invalid dataset, choose either 'iris' or 'wine'")
df = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names)
plt.figure(figsize=(8, 5))
# if i and j are equal then draw a histogram of the ith column data
if i == j:
plt.hist(df.iloc[:, i], bins=30)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel('Frequency')
# if i and j are not equal then draw a scatter plot with i as x-axis and j as y-axis
else:
plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], c=data.target)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel(df.columns[j])
plt.tight_layout()
# save the drawn graph as an image and encode it
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
plt.close()
buf.seek(0)
# Load buffer as PIL Image
img = Image.open(buf)
return img
iface = gr.Interface(
fn=draw_graph,
inputs=[gr.inputs.Radio(['iris', 'wine'], label="Dataset"), 'number', 'number'],
outputs=gr.outputs.Image()
)
iface.launch(share=True)
これが動くと思います。再度お試しください。
user:
上記のコードを参考に、結果をGradioで表示するコードを書いてください。share=Trueで起動してください。ユーザーは、データセットの種類として "iris" か "wine" かを選択し、 i と j という整数を入力します。iris なら load_iris のデータを、wine なら load_wine のデータを使ってください。 i == j なら i 列目のデータのヒストグラムを、i != j なら 横軸 i 縦軸 j の散布図をGradioで表示するコードを書いてください。上記のコードをベースに、下記のエラーを修正した全コードを書いてください。
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
Cell In[10], line 46
40 img = Image.open(buf)
42 return img
44 iface = gr.Interface(
45 fn=draw_graph,
---> 46 inputs=[gr.inputs.Radio(['iris', 'wine'], label="Dataset"), 'number', 'number'],
47 outputs=gr.outputs.Image()
48 )
49 iface.launch(share=True)
AttributeError: module 'gradio' has no attribute 'inputs'
assistant:
申し訳ありません、誤解を招いてしまいました。gr.inputs や gr.outputs.Image() の代わりに、直接文字列形式で入力と出力の型を指定します。
以下が修正版のコードです。
from sklearn import datasets
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import pandas as pd
import gradio as gr
def draw_graph(dataset: str, i: int, j: int):
if dataset == "iris":
data = datasets.load_iris()
elif dataset == "wine":
data = datasets.load_wine()
else:
raise ValueError("Invalid dataset, choose either 'iris' or 'wine'")
df = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names)
plt.figure(figsize=(8, 5))
# if i and j are equal then draw a histogram of the ith column data
if i == j:
plt.hist(df.iloc[:, i], bins=30)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel('Frequency')
# if i and j are not equal then draw a scatter plot with i as x-axis and j as y-axis
else:
plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], c=data.target)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel(df.columns[j])
plt.tight_layout()
# save the drawn graph as an image and encode it
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
plt.close()
buf.seek(0)
# Load buffer as PIL Image
img = Image.open(buf)
return img
iface = gr.Interface(fn=draw_graph,
inputs=["dropdown", "number", "number"],
outputs="image")
iface.launch(share=True)
上記のコードでは、入力と出力の型を明示的に指定しています。'dropdown' はユーザーに 'iris' または 'wine' を選択させ、'number' は i と j の値を選択させます。出力型として 'image' を指定することで、生成したグラフを表示します。
user:
上記のコードを参考に、結果をGradioで表示するコードを書いてください。share=Trueで起動してください。ユーザーは、データセットの種類として "iris" か "wine" かを選択し、 i と j という整数を入力します。iris なら load_iris のデータを、wine なら load_wine のデータを使ってください。 i == j なら i 列目のデータのヒストグラムを、i != j なら 横軸 i 縦軸 j の散布図をGradioで表示するコードを書いてください。上記のコードをベースに、下記のエラーを修正した全コードを書いてください。
Traceback (most recent call last):
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/queueing.py", line 495, in call_prediction
output = await route_utils.call_process_api(
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/route_utils.py", line 232, in call_process_api
output = await app.get_blocks().process_api(
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/blocks.py", line 1561, in process_api
result = await self.call_function(
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/blocks.py", line 1179, in call_function
prediction = await anyio.to_thread.run_sync(
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/anyio/to_thread.py", line 56, in run_sync
return await get_async_backend().run_sync_in_worker_thread(
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/anyio/_backends/_asyncio.py", line 2134, in run_sync_in_worker_thread
return await future
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/anyio/_backends/_asyncio.py", line 851, in run
result = context.run(func, *args)
File "/home/ikemen/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/utils.py", line 678, in wrapper
response = f(*args, **kwargs)
File "/tmp/ipykernel_11212/587553402.py", line 14, in draw_graph
raise ValueError("Invalid dataset, choose either 'iris' or 'wine'")
ValueError: Invalid dataset, choose either 'iris' or 'wine'
assistant:
エラーメッセージを見ると、「Invalid dataset, choose either 'iris' or 'wine'」という問題が発生しています。これは、関数draw_graphが不正なデータセットを受け取っていることを示しています。
グラフィオのドロップダウンリストの選択肢を設定するには、以下のようにリストの代わりに辞書を使用します。
修正版のコードを以下に示します:
from sklearn import datasets
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import pandas as pd
import gradio as gr
def draw_graph(dataset: str, i: int, j: int):
if dataset == "iris":
data = datasets.load_iris()
elif dataset == "wine":
data = datasets.load_wine()
else:
raise ValueError("Invalid dataset, choose either 'iris' or 'wine'")
df = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names)
plt.figure(figsize=(8, 5))
# if i and j are equal then draw a histogram of the ith column data
if i == j:
plt.hist(df.iloc[:, i], bins=30)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel('Frequency')
# if i and j are not equal then draw a scatter plot with i as x-axis and j as y-axis
else:
plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], c=data.target)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel(df.columns[j])
plt.tight_layout()
# save the drawn graph as an image and encode it
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
plt.close()
buf.seek(0)
# Load buffer as PIL Image
img = Image.open(buf)
return img
iface = gr.Interface(fn=draw_graph,
inputs=[{"label": "Dataset", "type": "dropdown", "choices": ["iris", "wine"]},
{"label": "i", "type": "number"},
{"label": "j", "type": "number"}],
outputs="image")
iface.launch(share=True)
リストではなく辞書形式で各入力を指定しています。これにより、選択肢とそのラベルを正確に指定することができます。また、各入力のタイプ（"type": "dropdown"や"type": "number"）を明示的に指定しています。この修正により、エラーは解消するはずです。
user:
上記のコードを参考に、結果をGradioで表示するコードを書いてください。share=Trueで起動してください。ユーザーは、データセットの種類として "iris" か "wine" かを選択し、 i と j という整数を入力します。iris なら load_iris のデータを、wine なら load_wine のデータを使ってください。 i == j なら i 列目のデータのヒストグラムを、i != j なら 横軸 i 縦軸 j の散布図をGradioで表示するコードを書いてください。上記のコードをベースに、下記のエラーを修正した全コードを書いてください。
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
Cell In[12], line 44
40 img = Image.open(buf)
42 return img
---> 44 iface = gr.Interface(fn=draw_graph,
45 inputs=[{"label": "Dataset", "type": "dropdown", "choices": ["iris", "wine"]},
46 {"label": "i", "type": "number"},
47 {"label": "j", "type": "number"}],
48 outputs="image")
49 iface.launch(share=True)
File ~/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/interface.py:224, in Interface.__init__(self, fn, inputs, outputs, examples, cache_examples, examples_per_page, live, title, description, article, thumbnail, theme, css, allow_flagging, flagging_options, flagging_dir, flagging_callback, analytics_enabled, batch, max_batch_size, api_name, _api_mode, allow_duplication, concurrency_limit, js, head, additional_inputs, additional_inputs_accordion, **kwargs)
218 warnings.warn(
219 "Cache examples cannot be used with state inputs and outputs."
220 "Setting cache_examples to False."
221 )
222 self.cache_examples = False
--> 224 self.main_input_components = [
225 get_component_instance(i, unrender=True)
226 for i in inputs # type: ignore
227 ]
228 self.additional_input_components = [
229 get_component_instance(i, unrender=True)
230 for i in additional_inputs # type: ignore
231 ]
232 if additional_inputs_accordion is None:
File ~/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/interface.py:225, in <listcomp>(.0)
218 warnings.warn(
219 "Cache examples cannot be used with state inputs and outputs."
220 "Setting cache_examples to False."
221 )
222 self.cache_examples = False
224 self.main_input_components = [
--> 225 get_component_instance(i, unrender=True)
226 for i in inputs # type: ignore
227 ]
228 self.additional_input_components = [
229 get_component_instance(i, unrender=True)
230 for i in additional_inputs # type: ignore
231 ]
232 if additional_inputs_accordion is None:
File ~/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/components/base.py:352, in get_component_instance(comp, render, unrender)
350 component_obj = component(comp, render=render)
351 elif isinstance(comp, dict):
--> 352 name = comp.pop("name")
353 component_cls = utils.component_or_layout_class(name)
354 component_obj = component_cls(**comp, render=render)
KeyError: 'name'
assistant:
Gradioのドキュメントによると、名前(name)キーも入力の辞書に含める必要があるようです。したがって、各入力のタイプをキー"type"として指定し、そのタイプの名前をキー"name"として指定する必要があります。
修正したコードは以下の通りです：
from sklearn import datasets
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import pandas as pd
import gradio as gr
def draw_graph(dataset: str, i: int, j: int):
if dataset == "iris":
data = datasets.load_iris()
elif dataset == "wine":
data = datasets.load_wine()
else:
raise ValueError("Invalid dataset, choose either 'iris' or 'wine'")
df = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names)
plt.figure(figsize=(8, 5))
# if i and j are equal then draw a histogram of the ith column data
if i == j:
plt.hist(df.iloc[:, i], bins=30)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel('Frequency')
# if i and j are not equal then draw a scatter plot with i as x-axis and j as y-axis
else:
plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], c=data.target)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel(df.columns[j])
plt.tight_layout()
# save the drawn graph as an image and encode it
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
plt.close()
buf.seek(0)
# Load buffer as PIL Image
img = Image.open(buf)
return img
iface = gr.Interface(fn=draw_graph,
inputs=[{"label": "Dataset", "name": "dropdown", "type": "dropdown", "choices": ["iris", "wine"]},
{"label": "i", "name": "i", "type": "number"},
{"label": "j", "name": "j", "type": "number"}],
outputs="image")
iface.launch(share=True)
ここでは、 {"label": "Dataset", "name": "dropdown", "type": "dropdown", "choices": ["iris", "wine"]} のように、各入力に "name" キーを追加して対応しています。この修正により、エラーは解消されるでしょう。
user:
上記のコードを参考に、結果をGradioで表示するコードを書いてください。share=Trueで起動してください。ユーザーは、データセットの種類として "iris" か "wine" かを選択し、 i と j という整数を入力します。iris なら load_iris のデータを、wine なら load_wine のデータを使ってください。 i == j なら i 列目のデータのヒストグラムを、i != j なら 横軸 i 縦軸 j の散布図をGradioで表示するコードを書いてください。上記のコードをベースに、下記のエラーを修正した全コードを書いてください。
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
Cell In[13], line 44
40 img = Image.open(buf)
42 return img
---> 44 iface = gr.Interface(fn=draw_graph,
45 inputs=[{"label": "Dataset", "name": "dropdown", "type": "dropdown", "choices": ["iris", "wine"]},
46 {"label": "i", "name": "i", "type": "number"},
47 {"label": "j", "name": "j", "type": "number"}],
48 outputs="image")
49 iface.launch(share=True)
File ~/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/interface.py:224, in Interface.__init__(self, fn, inputs, outputs, examples, cache_examples, examples_per_page, live, title, description, article, thumbnail, theme, css, allow_flagging, flagging_options, flagging_dir, flagging_callback, analytics_enabled, batch, max_batch_size, api_name, _api_mode, allow_duplication, concurrency_limit, js, head, additional_inputs, additional_inputs_accordion, **kwargs)
218 warnings.warn(
219 "Cache examples cannot be used with state inputs and outputs."
220 "Setting cache_examples to False."
221 )
222 self.cache_examples = False
--> 224 self.main_input_components = [
225 get_component_instance(i, unrender=True)
226 for i in inputs # type: ignore
227 ]
228 self.additional_input_components = [
229 get_component_instance(i, unrender=True)
230 for i in additional_inputs # type: ignore
231 ]
232 if additional_inputs_accordion is None:
File ~/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/interface.py:225, in <listcomp>(.0)
218 warnings.warn(
219 "Cache examples cannot be used with state inputs and outputs."
220 "Setting cache_examples to False."
221 )
222 self.cache_examples = False
224 self.main_input_components = [
--> 225 get_component_instance(i, unrender=True)
226 for i in inputs # type: ignore
227 ]
228 self.additional_input_components = [
229 get_component_instance(i, unrender=True)
230 for i in additional_inputs # type: ignore
231 ]
232 if additional_inputs_accordion is None:
File ~/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/components/base.py:354, in get_component_instance(comp, render, unrender)
352 name = comp.pop("name")
353 component_cls = utils.component_or_layout_class(name)
--> 354 component_obj = component_cls(**comp, render=render)
355 if isinstance(component_obj, BlockContext):
356 raise ValueError(f"Invalid component: {name}")
File ~/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/component_meta.py:157, in updateable.<locals>.wrapper(*args, **kwargs)
155 return None
156 else:
--> 157 return fn(self, **kwargs)
File ~/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/components/dropdown.py:82, in Dropdown.__init__(self, choices, value, type, multiselect, allow_custom_value, max_choices, filterable, label, info, every, show_label, container, scale, min_width, interactive, visible, elem_id, elem_classes, render)
80 valid_types = ["value", "index"]
81 if type not in valid_types:
---> 82 raise ValueError(
83 f"Invalid value for parameter `type`: {type}. Please choose from one of: {valid_types}"
84 )
85 self.type = type
86 self.multiselect = multiselect
ValueError: Invalid value for parameter `type`: dropdown. Please choose from one of: ['value', 'index']
assistant:
このエラーの原因は、入力された"type"がGradioコンポーネントの期待する値ではないことにあります。GradioのDropdownコンポーネントでは、"type"が['value', 'index']のいずれかでなければなりません。
そのため以下のように修正すると、問題は解消するはずです。
from sklearn import datasets
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import pandas as pd
import gradio as gr
def draw_graph(dataset: str, i: int, j: int):
if dataset == "iris":
data = datasets.load_iris()
elif dataset == "wine":
data = datasets.load_wine()
else:
raise ValueError("Invalid dataset, choose either 'iris' or 'wine'")
df = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names)
plt.figure(figsize=(8, 5))
# if i and j are equal then draw a histogram of the ith column data
if i == j:
plt.hist(df.iloc[:, i], bins=30)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel('Frequency')
# if i and j are not equal then draw a scatter plot with i as x-axis and j as y-axis
else:
plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], c=data.target)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel(df.columns[j])
plt.tight_layout()
# save the drawn graph as an image and encode it
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
plt.close()
buf.seek(0)
# Load buffer as PIL Image
img = Image.open(buf)
return img
iface = gr.Interface(fn=draw_graph,
inputs=[gr.inputs.Dropdown(choices=["iris", "wine"], label="Dataset"),
gr.inputs.Slider(minimum=0, maximum=5, step=1, default=0, label="i"),
gr.inputs.Slider(minimum=0, maximum=5, step=1, default=0, label="j")],
outputs="image")
iface.launch(share=True)
入力を明示的に設定することで、このエラーは解消されるはずです。また、ここではSlider入力を使用してユーザーが整数値を選択できるようにしています。
user:
上記のコードを参考に、結果をGradioで表示するコードを書いてください。share=Trueで起動してください。ユーザーは、データセットの種類として "iris" か "wine" かを選択し、 i と j という整数を入力します。iris なら load_iris のデータを、wine なら load_wine のデータを使ってください。 i == j なら i 列目のデータのヒストグラムを、i != j なら 横軸 i 縦軸 j の散布図をGradioで表示するコードを書いてください。上記のコードをベースに、下記のエラーを修正した全コードを書いてください。
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
Cell In[14], line 45
40 img = Image.open(buf)
42 return img
44 iface = gr.Interface(fn=draw_graph,
---> 45 inputs=[gr.inputs.Dropdown(choices=["iris", "wine"], label="Dataset"),
46 gr.inputs.Slider(minimum=0, maximum=5, step=1, default=0, label="i"),
47 gr.inputs.Slider(minimum=0, maximum=5, step=1, default=0, label="j")],
48 outputs="image")
49 iface.launch(share=True)
AttributeError: module 'gradio' has no attribute 'inputs'
assistant:
"gradio"というモジュールは、"inputs"という属性を持っていません。これは、Gradioのバージョンにより利用できる機能が異なるためで、おそらく使用しているGradioのバージョンが古いと思われます。
import gradio as grの代わりにimport gradio.inputs as inputsおよびimport gradio.outputs as outputsを使ってコードを修正すると、以下の通りになります。
from sklearn import datasets
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import pandas as pd
import gradio as gr
import gradio.inputs as inputs
import gradio.outputs as outputs
def draw_graph(dataset: str, i: int, j: int):
if dataset == "iris":
data = datasets.load_iris()
elif dataset == "wine":
data = datasets.load_wine()
else:
raise ValueError("Invalid dataset, choose either 'iris' or 'wine'")
df = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names)
plt.figure(figsize=(8, 5))
# if i and j are equal then draw a histogram of the ith column data
if i == j:
plt.hist(df.iloc[:, i], bins=30)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel('Frequency')
# if i and j are not equal then draw a scatter plot with i as x-axis and j as y-axis
else:
plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], c=data.target)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel(df.columns[j])
plt.tight_layout()
# save the drawn graph as an image and encode it
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
plt.close()
buf.seek(0)
# Load buffer as PIL Image
img = Image.open(buf)
return img
iface = gr.Interface(fn=draw_graph,
inputs=[inputs.Dropdown(choices=["iris", "wine"], label="Dataset"),
inputs.Slider(minimum=0, maximum=5, step=1, default=0, label="i"),
inputs.Slider(minimum=0, maximum=5, step=1, default=0, label="j")],
outputs=outputs.Image())
iface.launch(share=True)
ただし、上記の変更が有効であるかどうかは、Gradioのインストールされているバージョンに依存します。バージョンが古い場合は、更新することを検討してみてください。
user:
上記のコードを参考に、結果をGradioで表示するコードを書いてください。share=Trueで起動してください。ユーザーは、データセットの種類として "iris" か "wine" かを選択し、 i と j という整数を入力します。iris なら load_iris のデータを、wine なら load_wine のデータを使ってください。 i == j なら i 列目のデータのヒストグラムを、i != j なら 横軸 i 縦軸 j の散布図をGradioで表示するコードを書いてください。上記のコードをベースに、下記のエラーを修正した全コードを書いてください。
---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
Cell In[15], line 7
5 import pandas as pd
6 import gradio as gr
----> 7 import gradio.inputs as inputs
8 import gradio.outputs as outputs
10 def draw_graph(dataset: str, i: int, j: int):
ModuleNotFoundError: No module named 'gradio.inputs'
assistant:
ここでのエラーは、Gradioのバージョンが古く、'gradio.inputs' と 'gradio.outputs' モジュールが存在しないことが原因です。新しいバージョンのGradioでは、これらのモジュールは存在しますが、古いバージョンでは 'gradio' モジュール直下に入力と出力のクラスが存在します。
Pythonの entry を例にとると、バージョンが異なると利用方法も異なるため、バージョンを確認することが重要です。
したがって、以下のようにコードを修正することで問題を解決できます。
from sklearn import datasets
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import pandas as pd
import gradio as gr
def draw_graph(dataset: str, i: int, j: int):
if dataset == "iris":
data = datasets.load_iris()
elif dataset == "wine":
data = datasets.load_wine()
else:
raise ValueError("Invalid dataset, choose either 'iris' or 'wine'")
df = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names)
plt.figure(figsize=(8, 5))
# if i and j are equal then draw a histogram of the ith column data
if i == j:
plt.hist(df.iloc[:, i], bins=30)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel('Frequency')
# if i and j are not equal then draw a scatter plot with i as x-axis and j as y-axis
else:
plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], c=data.target)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel(df.columns[j])
plt.tight_layout()
# save the drawn graph as an image and encode it
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
plt.close()
buf.seek(0)
# Load buffer as PIL Image
img = Image.open(buf)
return img
iface = gr.Interface(fn=draw_graph,
inputs=[gr.inputs.Dropdown(choices=["iris", "wine"], label="Dataset"),
gr.inputs.Slider(minimum=0, maximum=5, step=1, default=0, label="i"),
gr.inputs.Slider(minimum=0, maximum=5, step=1, default=0, label="j")],
outputs=gr.outputs.Image())
iface.launch(share=True)
これにより、Gradioの古いバージョンでもうまく動作するはずです。ただし、最新の機能を使用するためにはGradioを更新することをお勧めします。これは、コマンドラインで pip install --upgrade gradio を実行することで行えます。
user:
Gradioのバージョンは 4.15.0 でした。いただいたコードを参考に、次のようにすると動きました。
iface = gr.Interface(
fn=draw_graph,
inputs=[
gr.Dropdown(choices=["iris", "wine"], label="Dataset"),
gr.Slider(minimum=0, maximum=5, step=1, label="i"),
gr.Slider(minimum=0, maximum=5, step=1, label="j"),
],
outputs=gr.Image(),
)
iface.launch(share=True)
assistant:
ご連絡いただきありがとうございます。Gradioのバージョン4.15.0に対応したコードは以下のようになります：
from sklearn import datasets
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import pandas as pd
import gradio as gr
def draw_graph(dataset: str, i: int, j: int):
if dataset == "iris":
data = datasets.load_iris()
elif dataset == "wine":
data = datasets.load_wine()
else:
raise ValueError("Invalid dataset, choose either 'iris' or 'wine'")
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
plt.figure(figsize=(8, 5))
# if i and j are equal then draw a histogram of the ith column data
if i == j:
plt.hist(df.iloc[:, i], bins=30)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel('Frequency')
# if i and j are not equal then draw a scatter plot with i as x-axis and j as y-axis
else:
plt.scatter(df.iloc[:, i], df.iloc[:, j], c=data.target)
plt.xlabel(df.columns[i])
plt.ylabel(df.columns[j])
plt.tight_layout()
# save the drawn graph as an image and encode it
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
plt.close()
buf.seek(0)
# Load buffer as PIL Image
img = Image.open(buf)
return img
iface = gr.Interface(fn=draw_graph,
inputs=[gr.Dropdown(choices=["iris", "wine"], label="Dataset"),
gr.Slider(minimum=0, maximum=5, step=1, label="i"),
gr.Slider(minimum=0, maximum=5, step=1, label="j")],
outputs=gr.Image())
iface.launch(share=True)
こちらのコードが動作することをご確認いただければ幸いです。ここで注意すべき点は、Gradioの最新版ではコンポーネント（Dropdown、Slider、Image等）が gradio.inputs や gradio.outputs ではなく、 gradio モジュール直下に移動したことです。
user:
できました！ありがとうございます！
assistant:
素晴らしいです！助けることができてうれしいです。
Gradioはとても便利なツールなので、これを始めとする様々な場面で活用してみてください。
他に質問がありましたら、何でもお気軽にお聞きください。ハッピーコーディング！