Plotlyとは？

Plotlyは、ユーザーがインタラクティブで出版品質のグラフをオンラインで作成できる高度なオープンソースのグラフ作成ライブラリです。データ可視化やストーリーテリングの分野で注目されており、複雑な可視化も手軽に作成できるアクセスしやすいプラットフォームを提供します。PlotlyはPython、R、JavaScriptなど複数のプログラミング言語に対応しており、多様なユーザーに適した柔軟な選択肢です。このライブラリはカナダ・モントリオールのPlotly Inc.によって開発されました。

概要

Plotlyは、折れ線グラフ、棒グラフ、散布図から複雑な3Dグラフまで、幅広いグラフを作成できる点で高く評価されています。Plotly.js JavaScriptライブラリの上に構築されたPython用Plotly（一般的にPlotly.pyと呼ばれる）は、インタラクティブなWebベースの可視化作成を可能にします。これらの可視化はJupyterノートブック上で表示したり、スタンドアロンのHTMLファイルとして保存したり、Dash（PlotlyのWebアプリケーションフレームワーク）を使ってWebアプリに統合したりできます。

主な特徴

1. インタラクティブ性: Plotlyは、ホバーツールやズーム、パンなどの強力なインタラクティブ機能を提供し、データポイントへの直接的な操作によってユーザーエンゲージメントを高めます。
2. 豊富なグラフタイプ: 40種類以上のグラフタイプに対応し、統計・金融・地理・科学・3次元可視化など幅広い分野をカバーします。
3. Webアプリとの統合: PlotlyのグラフはWebサイトやWebアプリケーションにシームレスに埋め込むことができ、オンラインでのデータストーリーテリングに最適です。
4. オープンソース: MITライセンスの下で無料公開されており、誰でも費用をかけずに利用できます。
5. クロスプラットフォーム対応: 様々なOSやプログラミング環境で利用できます。

インストール

PlotlyはPythonのパッケージマネージャーpipでインストールできます。

pip install plotly

あるいは、condaを使用してインストールすることも可能です。

conda install -c plotly plotly

JupyterLabで使用する場合は、jupyterlabやipywidgetsなど追加パッケージが必要になる場合があります。

利用例

基本的なプロット

Pythonでシンプルな棒グラフを作成するには、以下のコードを利用します。

import plotly.express as px

fig = px.bar(x=["a", "b", "c"], y=[1, 3, 2])
fig.show()

このコードスニペットは、高度な可視化を迅速に作成できる高レベルインターフェースであるPlotly Expressを利用しています。

高度な可視化

より詳細な可視化には、Plotlyのgraph_objectsモジュールで図のレイアウトやデザインを細かくカスタマイズできます。

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6])])
fig.update_layout(title='Scatter Plot Example')
fig.show()

主な活用シーン

1. データサイエンス・分析: データ分析結果の可視化やダッシュボード作成、分かりやすいプレゼンテーションに広く利用されています。
2. 機械学習: モデルの性能指標や特徴量重要度、データ分布の可視化に利用されます。
3. 金融分析: ローソク足やOHLCなどの金融グラフをサポートし、株式市場分析に不可欠です。
4. 科学研究: 研究者はデータ探索やプレゼン用の詳細でインタラクティブな科学グラフを作成しています。
5. ビジネスインテリジェンス: インタラクティブなダッシュボードで、ビジネスユーザーに重要なKPI情報を提供します。

他ライブラリとの比較

MatplotlibとPlotly

• インタラクティブ性: Matplotlibは静的なグラフで知られていますが、Plotlyはインタラクティブな可視化で優れています。
• 使いやすさ: Plotlyは複雑な可視化も少ないコードで簡単に作成できる点で優れています。
• グラフの種類: Matplotlibはより広範なグラフタイプに対応していますが、Plotlyは独自のインタラクティブグラフを提供します。

PlotlyとBokeh

• インタラクティブ性: どちらもインタラクティブ性を持ちますが、Plotlyは使いやすさや統合性で好まれることが多いです。
• ダッシュボード: PlotlyのDashフレームワークはインタラクティブWebアプリ作成に強力で、Bokehも独自のサーバーでダッシュボード作成が可能です。

Dash：PlotlyのWebアプリケーションフレームワーク

DashはPlotlyのオープンソースPythonフレームワークで、分析用Webアプリケーションの構築を目的としています。Plotly.pyとシームレスに統合でき、グラフやドロップダウン、スライダーなどのUI要素をPythonコードで直接組み込めます。Dash Enterpriseは、スケーラブルなホスティングやデプロイ機能が利用できる有償版です。

Dashを始める

Dashで基本的なアプリケーションを作成するには、pipでDashをインストールします。

pip install dash

シンプルなDashアプリの例は次の通りです。

import dash
from dash import dcc, html

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(figure=fig)
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

このアプリケーションを実行すると、先ほど作成したPlotlyのグラフがWebブラウザに表示されます。

まとめ

Plotlyは、インタラクティブなデータ可視化を作成したいすべての人にとって非常に強力なツールです。多言語対応、豊富なグラフ機能、DashによるWebアプリ統合といった特長から、データサイエンティスト、アナリスト、開発者にとって不可欠なライブラリとなっています。科学研究、金融分析、ビジネスインテリジェンスなど、どの分野でもPlotlyは複雑なデータを魅力的なビジュアルストーリーへと変換するための必要なツールを提供します。