Lorsque j'ai utilisé Plotly pour dessiner un graphique interactif, c'était plus que ce à quoi je m'attendais.
introduction
Cet article est un article de 12/18 minutes de jupyter notebook Advent Calender 2016.
L'auteur est un débutant du notebook Jupyter. Pas mal.
Cette fois, je vais vous présenter une procédure simple pour utiliser plotly sur un notebook jupyter.
plotly est une plateforme de visualisation de données. Vous pouvez modifier et partager divers graphiques en ligne. Vous pouvez dessiner des graphiques plus élégants que Matplotlib. J'ai dit en ligne, mais bien sûr, vous pouvez l'utiliser localement. (Il semble que cela ne pouvait pas être fait dans le passé!) En gros, toutes les fonctionnalités sont gratuites. Au fait, il semble y avoir une entreprise en développement à Montréal, au Canada.
Il peut également être utilisé en conjonction avec des langages tels que Rython et R, Matlab, JavaScript, Ruby, Go ..., et du matériel tel que Arduino et Rasberry Pi.
Il semble que certaines fonctions telles que les tracés 3D aient été facturées dans le passé, mais celles-ci sont devenues gratuites après avoir été rendues open source à la fin de l'année dernière. Tu l'as fait.
Même si je trouvais que c'était très pratique même si j'étais un amateur, il semble que ce ne soit pas très populaire au Japon (?).
Jusqu'à présent, j'ai écrit que, à propos d'un service similaire Bokeh, le foreur est déjà fermement dans le calendrier de l'Avent pour adultes. Il a été mis en place.
Utilisez ipywidgets et Bokeh pour la visualisation interactive
En passant, Continuum Analysis, célèbre pour Anaconda, développe principalement Bokeh, tandis que le récemment évoqué [Exploratory](https: // exploratory). En raison de l'influence du logiciel basé sur R appelé .io /)
- Bokeh -> Python
- Plotly -> R
Il semble que la composition de soit en cours de réalisation. (Je suis désolé si c'est différent.)
Première préparation
① Au terminal ou à l'invite de commande
$ pip install plotly
Ou si vous avez installé anaconda
$ conda install plotly
Pour installer le package Python de Plotly.
S'il est déjà installé, effectuez la mise à niveau en conséquence.
② Connectez-vous depuis le site de l'intrigue. Si vous n'avez pas de compte, inscrivez-vous. Depuis décembre 2016, vous pouvez vous inscrire sur Facebook, Google+, Twitter et GitHub.
③ Après vous être inscrit en toute sécurité, vous recevrez un e-mail de confirmation de [email protected], alors vérifiez-le.
(4) Vérifiez votre clé API à partir du paramètre sur la page utilisateur.
⑤ Si nécessaire, définissez le fichier d'informations d'identification.
Sur le notebook Jupyter
plotly.tools.set_credentials_file(username="xxxxxxx", api_key="yyyyyyy"
Éxécuter.
(Chaque fois que vous exécutez Plotly sans faire cela
py = plotly.plotly(username='<your-username>', key='<your-api-key>')
Vous pouvez également écrire au format. )
Ceci termine la préparation.
Je vais essayer de l'utiliser pour le moment
import plotly
plotly.__version__
>>> 1.12.9
import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
from plotly.tools import FigureFactory as FF
import pandas as pd
import numpy as np
import string
x1 = np.random.randn(100)-2
x2 = np.random.randn(100)
x3 = np.random.randn(100)+2
hist_data = [x1, x2, x3]
group_labels = ['Shibuya', 'Shinagawa', 'Shinjuku']
colors = ['rgb(50, 0, 200)', 'rgb(200, 50, 0)','rgb(0, 200, 50)']
fig = FF.create_distplot(hist_data, group_labels,colors=colors, bin_size=.1)
py.iplot(fig, filename='Compare with 3 city', validate=False)
https://plot.ly/~Tearon/32
N = 100
y_vals = {}
for letter in list(string.ascii_uppercase):
y_vals[letter] = np.random.randn(N)+(3*np.random.randn())
df = pd.DataFrame(y_vals)
data = []
for col in df.columns:
data.append( go.Box( y=df[col], name=col, showlegend=False ) )
data.append( go.Scatter( x = df.columns, y = df.mean(), mode='lines', name='mean line' ) )
py.iplot(data, filename='pandas-box-plot', validate=False)
https://plot.ly/~Tearon/30
Il y a un Official Cheet Sheet afin que vous puissiez vérifier la grammaire simple ici.
Résumé
Comment était-ce. Cette fois, je n'ai pu vous montrer qu'un graphique très simple, mais vous pouvez voir que divers dessins interactifs sont possibles simplement en regardant le site officiel. Si vous êtes intéressé, essayez-le.
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