plotly覚え書き by 具体例

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Python plotly Python テキストリンク

JupyterLabで使う

公式ドキュメントのJupyterLab Supportを参照。

一応手順だけ抜粋しておくと (2021年3月2日現在)

拡張機能のインストール
pip install jupyterlab "ipywidgets>=7.5"
jupyter labextension install [email protected]
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager [email protected]

上記を入れたうえで、以下の様に普通にプロットすれば、プロットされたグラフをクリック・マウス操作することにより任意のグラフを消したり、拡大縮小したり等、インタラクティブに使える。良い。

Plotly Graph Objects

インポート
import plotly.graph_objects as go

全般

疑似コード
# 空のFigureを作って、
fig = go.Figure()
# add_traceメソッドによりグラフを追加していく。
fig.add_trace(
   # go.Barとかgo.Scatterとかの、具体的なグラフのインスタンスをここへ。
)
# 軸の名前、グラフのタイトル、グラフのサイズとかはupdate_layoutメソッドで。
#  JupyterLabで表示している場合は、幅はノートブックの幅に勝手に合わせてくれるので、
#  heightだけ適当に調整するとよさげ。
fig.update_layout(
    xaxis_title='hoge',
    yaxis_title='fuga',
    title='piyo',
    height=500
)

fig.show()

ラインプロット

入力データ1 (df1)

epoch average_gen_loss kld total_loss
0 1 1.02231 0.924802 1.02239
1 2 1.01518 1.22425 1.01527
2 3 1.01342 1.9432 1.01357
3 4 1.01169 2.33714 1.01187
4 5 1.01076 2.46732 1.01095

(以下省略)

入力データ2 (df2)

epoch average_gen_loss kld total_loss
0 1 1.02196 1.57333 1.02208
1 2 1.01388 2.00052 1.01403
2 3 1.01166 2.32075 1.01184
3 4 1.01018 2.45098 1.01037

(以下省略)

(※ 別に入力データはデータフレームである必要はない)

コード
# 空のFigureを作って、
fig = go.Figure()
# グラフを追加していく。ラインプロットといいつつScatterを使う必要がある。
fig.add_trace(
    go.Scatter(x=df['epoch'], y=df['total_loss'], name='01_vae128_zdim1_seed1')
)
# 追加。
fig.add_trace(
    go.Scatter(x=df2['epoch'], y=df2['total_loss'], name='06_vae128_zdim4_seed1')
)
# 軸の名前とかタイトルとかを追加。
fig.update_layout(
    xaxis_title='Epoch',
    yaxis_title='Total loss'
)
fig.show()

Plotly Express

インポート
import plotly.express as px

ラインプロット

入力データ

epoch average_gen_loss kld total_loss
0 1 1.02231 0.924802 1.02239
1 2 1.01518 1.22425 1.01527
2 3 1.01342 1.9432 1.01357
3 4 1.01169 2.33714 1.01187
4 5 1.01076 2.46732 1.01095

(以下省略)

コード
# とにかくデータフレーム渡して、軸はカラム名を指定すればヨシ
fig = px.line(df, x='epoch', y='total_loss')
fig.show()

ラインプロットを複数

どうも2つ以上のデータフレームを同時にプロットする方法は簡単には見つからない。
(例えば学習曲線がデータフレームに入っているときに、データフレームを複数渡して１つのグラフに重ねてプロットする、とか）

plotly.express ではなくて、plotly.graph_object を使えということかもしれない。

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