初めに
皆さんこんにちは！
本日はPlotlyでぐりぐり動かせちゃう3Dグラフの方、作っていきたいと思います。
- 完成イメージ
また、まだplotlyがよくわかってないよーって方は下記リンクから基本を学んだ後、本記事を閲覧することをおすすめします。
【1日目】Plotlyで始める「魅せるデータ分析」～超基本編～
1点のみの表示
まずは1点だけ表示される、超シンプルな3D図を作ってみましょう。
ポイントはx, y, zの値をリストで渡す必要があるということです。
※ 多少冗長な書き方をしていますが、dataをしっかり定義した方が分かりやすくなります。
import plotly.graph_objects as go
data_dictionaly = {
"x": 3,
"y": 4,
"z": 10,
}
x = data_dictionaly["x"]
y = data_dictionaly["y"]
z = data_dictionaly["z"]
data = go.Scatter3d(
x=[x], # リストで渡すこと！
y=[y],
z=[z],
)
fig = go.Figure(data=data)
fig.show()
実行すると下記のように、1点だけ〇表示されるグラフが作成されたと思います。
ここから少しずつ、応用していきましょう！
3点表示
表示する点を増やしたい場合は、単純にx, y, zのリストの数を増やせばよいです。下記コードではより実務的な辞書に入ったデータからリストを生成し、plotlyで表示してみましょう。
import plotly.graph_objects as go
data_dictionaly = {
0: {"x": 1, "y": 2, "z": 8},
1: {"x": 3, "y": 4, "z": 10},
2: {"x": 5, "y": 6, "z": 12},
}
x = [data_dictionaly[i]["x"] for i in data_dictionaly]
y = [data_dictionaly[i]["y"] for i in data_dictionaly]
z = [data_dictionaly[i]["z"] for i in data_dictionaly]
data = go.Scatter3d(
x=x,
y=y,
z=z,
)
fig = go.Figure(data=data)
fig.show()
今度は3点表示されました。
線を非表示に
線を非表示にしたい場合、
mode="markers", # デフォルトは"markers+lines"
とすることで線を表示することができます。
import plotly.graph_objects as go
data_dictionaly = {
0: {"x": 3, "y": 1, "z": 1},
1: {"x": 1, "y": 3, "z": 1},
2: {"x": 1, "y": 1, "z": 3},
}
x = [data_dictionaly[i]["x"] for i in data_dictionaly]
y = [data_dictionaly[i]["y"] for i in data_dictionaly]
z = [data_dictionaly[i]["z"] for i in data_dictionaly]
data = go.Scatter3d(
x=x,
y=y,
z=z,
mode="markers", # デフォルトは"markers+lines"
)
layout = go.Layout(
scene=dict(
xaxis=dict(range=[0, 5]),
yaxis=dict(range=[0, 5]),
zaxis=dict(range=[0, 5]),
)
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()
4次元データの表示
続いて、サイズを用いて表示できるデータを1種類増やしましょう。
ポイントはgo.Scatter3d()にmarker=dict( size=size, )を渡すことです。もちろん、こちらもリストで渡す必要があります。
import plotly.graph_objects as go
data_dictionaly = {
0: {"x": 3, "y": 1, "z": 1, "size": 10},
1: {"x": 1, "y": 3, "z": 1, "size": 10},
2: {"x": 1, "y": 1, "z": 3, "size": 50},
}
x = [data_dictionaly[i]["x"] for i in data_dictionaly]
y = [data_dictionaly[i]["y"] for i in data_dictionaly]
z = [data_dictionaly[i]["z"] for i in data_dictionaly]
size = [data_dictionaly[i]["size"] for i in data_dictionaly]
data = go.Scatter3d(
x=x,
y=y,
z=z,
mode="markers", # デフォルトは"markers+lines"
marker=dict(
size=size,
),
)
layout = go.Layout(
scene=dict(
xaxis=dict(range=[0, 5]),
yaxis=dict(range=[0, 5]),
zaxis=dict(range=[0, 5]),
)
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()
これで4次元情報(サイズ)も表示することができました。
複数dataの表示
最後に別のdataを一つ追加します。
ここではdata_2という名前で別のdataを追加してます。
このdataは何個でも増やすことができます。
import plotly.graph_objects as go
data_dictionaly = {
0: {
"x": 3,
"y": 1,
"z": 1,
"size": 10,
},
1: {
"x": 1,
"y": 3,
"z": 1,
"size": 10,
},
2: {
"x": 1,
"y": 1,
"z": 3,
"size": 50,
},
}
x = [data_dictionaly[i]["x"] for i in data_dictionaly]
y = [data_dictionaly[i]["y"] for i in data_dictionaly]
z = [data_dictionaly[i]["z"] for i in data_dictionaly]
size = [data_dictionaly[i]["size"] for i in data_dictionaly]
data_1 = go.Scatter3d(
x=x,
y=y,
z=z,
mode="markers",
marker=dict(
size=size,
),
name="data_1",
)
data_2 = go.Scatter3d(
x=[0],
y=[0],
z=[0],
mode="markers",
marker=dict(
size=size,
),
name="data_2",
)
layout = go.Layout(
scene=dict(
xaxis=dict(range=[0, 5]),
yaxis=dict(range=[0, 5]),
zaxis=dict(range=[0, 5]),
)
)
fig = go.Figure(data=[data_1, data_2], layout=layout)
fig.show()
最後に
これで簡単な5つの3Dグラフを作成できるようになりました。
あまりにも簡単なコードですが、最後のbasic3d_05.pyを書くことができれば、あとは少し応用するだけで、おおよそのグラフ作成に活かせると思っております。
是非、良いplotly lifeをお楽しみ下さい！