プロットでインタラクティブな散布図を作成します

散布図は、2つの変数間の関係を示すデータ視覚化の一種です。これらは、データセット内のトレンド、クラスター、および外れ値を見つけるのに特に役立ちます。適切なツールがなければ、これらのプロットを作成することは退屈なプロセスであり、多くの場合、広範なコーディングと設計スキルが必要です。

複雑なグラフをすばやく作成できる1つのライブラリはプロット的です。 Plotlyは、オンラインでインタラクティブな出版品質のグラフを簡単に作成できるグラフライブラリです。さまざまなプロットタイプとスタイルを提供し、そのインタラクティブ性は散布図を作成するのに理想的です。

キーテイクアウト

プロットは、インタラクティブな散布プロットを作成するための強力なプラットフォームを提供し、広範なカスタマイズオプションを提供します。

Vanilla JavaScriptとReactの両方をプロットで利用して、動的なデータの視覚化を構築できます。
プロットは、正確であるだけでなく、非常にインタラクティブな散布図を迅速かつ簡単に生成できるようにします。このインタラクティブ性は、データポイントを明らかにしたり、パンしたり、ズームするなどの機能を介して、エンドユーザーに詳細なデータを探索する機能を提供したい専門の開発者にとって重要です。
• なぜplotly？
を選択するのか

Plotlyは、専門的なニーズに応える包括的な機能のために、散布図を作成するための開発者の間で人気のある選択肢です。際立っている理由は次のとおりです

• インタラクティブ。 Plotlyの散布図は、静的な画像だけではありません。彼らは完全にインタラクティブです。ユーザーは、関心のある領域にズームインしたり、特定のデータポイントに関する詳細情報を取得したり、クリックしてデータをリアルタイムでやり取りすることもできます。このレベルのインタラクティブ性は、詳細なデータ分析にとって重要であり、探索プロセスをよりユーザーフレンドリーにします。
使いやすさ。 Plotlyの最も重要な利点の1つは、そのシンプルさです。ライブラリは、詳細なチャートを作成する複雑さを抽象化する高レベルのインターフェイスを提供します。これは、開発者がコードが少ない洗練された視覚化を生成できることを意味します。これは、時間が制約である場合や迅速なプロトタイピングに取り組むときに特に有益です。
• カスタマイズ。プロットを使用すると、散布図のあらゆる側面をカスタマイズして、プロジェクトの特定のニーズに合わせてカスタマイズできます。マーカーの色とサイズから軸のレイアウト、グリッドラインのスタイルまで、データの表示方法を制御することができます。この柔軟性により、最終的な視覚化が設計要件と一致し、意図したメッセージを効果的に伝えることが保証されます。
互換性。 Plotlyの互換性は、JavaScriptだけを超えて反応します。さまざまなプログラミング言語とフレームワークで使用でき、開発者の武器庫では多用途のツールになります。 Webアプリケーション、モバイルアプリ、またはサーバー側のプロジェクトに取り組んでいるかどうかにかかわらず、プロットはワークフローにスムーズに統合できます。
• パフォーマンス。大規模なデータセットを処理するのは難しい場合がありますが、Plotlyは効率的に管理するように設計されています。レンダリングにWebGLを使用します。これは、視覚化の品質や応答性を犠牲にすることなくパフォーマンスを維持するのに役立ちます。これは、リアルタイムのデータアップデートを必要とするアプリケーションや、ビッグデータを使用しているアプリケーションにとって特に重要です。
コミュニティとサポート。 Plotlyには、開発者にとって非常に貴重なリソースである強力なコミュニティの存在と広範なドキュメントがあります。問題のトラブルシューティング、ベストプラクティスを探している、または次のプロジェクトのインスピレーションを求めている場合でも、コミュニティとサポートはプロセスをガイドするのに役立ちます。
Plotlyを開始します
Plotlyは、オンラインでインタラクティブな出版品質のグラフを簡単に作成できるグラフライブラリです。さまざまなプロットタイプとスタイルを提供し、そのインタラクティブ性は散布図を作成するのに理想的です。
• プロットのセットアップ
バニラJavaScriptの場合：htmlに直接プロットを含めることができます：

Reactの場合：npm：

を使用してplotlyをインストールします

次に、Reactコンポーネントにインポートします：

基本的な散布図の作成

<span><span><span><script</span> src<span>="https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js"</span>></span><span><span></script</span>></span></span>

基本的な散布図から始めましょう。

<span>npm install plotly.js-dist-min</span>

vanilla javascript：

<span><span><span><script</span> src<span>="https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js"</span>></span><span><span></script</span>></span></span>

ブラウザでHTMLファイルを開いた後、基本的な散布図のように見えるはずです。

反応：

<span>npm install plotly.js-dist-min</span>

npmを実行してReactプロジェクトで開始します。これに似たものが表示されます。

散布図を強化します

トレースを追加し、マーカーをカスタマイズし、注釈を追加することで、散布プロットを強化できます。

複数のトレースの追加：

<span>import <span>Plotly</span> from 'plotly.js-dist-min';</span>

カスタマイズマーカー：

<span>const data = [{
</span>  <span>x: [1, 2, 3, 4],
</span>  <span>y: [10, 15, 13, 17],
</span>  <span>mode: 'markers',
</span>  <span>type: 'scatter'
</span><span>}];
</span>
<span>const layout = {
</span>  <span>title: 'Basic Scatter Plot',
</span>  <span>xaxis: { title: 'X-Axis' },
</span>  <span>yaxis: { title: 'Y-Axis' }
</span><span>};
</span>
<span>Plotly.newPlot('myDiv', data, layout);</span>

インタラクティブな散布図の作成

インタラクティブな散布図を使用すると、ユーザーはデータポイントに直接関与できます。

vanilla javascript：

散布図のインタラクティブなプレビューについては、このCodepenデモをチェックしてください。

<span>import <span>React</span> from 'react';
</span><span>import <span>Plot</span> from 'react-plotly.js';
</span>
<span>function <span>ScatterPlot</span>() {
</span>  <span>const data = [{
</span>    <span>x: [1, 2, 3, 4],
</span>    <span>y: [10, 15, 13, 17],
</span>    <span>mode: 'markers',
</span>    <span>type: 'scatter'
</span>  <span>}];
</span>
  <span>const layout = {
</span>    <span>title: 'Basic Scatter Plot',
</span>    <span>xaxis: { title: 'X-Axis' },
</span>    <span>yaxis: { title: 'Y-Axis' }
</span>  <span>};
</span>
  <span>return <span><span><Plot</span> data<span>={data}</span> layout<span>={layout}</span> /></span>;
</span><span>}
</span>
<span>export default ScatterPlot;</span>

ペンを参照してください ビナラ・プラバンガによるバニラのためにプロット（@binara-prabhanga） Codepenで。

反応：

<span>const trace1 = {
</span>  <span>x: [1, 2, 3, 4],
</span>  <span>y: [10, 15, 13, 17],
</span>  <span>mode: 'markers',
</span>  <span>type: 'scatter',
</span>  <span>name: 'Dataset 1'
</span><span>};
</span>
<span>const trace2 = {
</span>  <span>x: [2, 3, 4, 5],
</span>  <span>y: [16, 5, 11, 9],
</span>  <span>mode: 'markers',
</span>  <span>type: 'scatter',
</span>  <span>name: 'Dataset 2'
</span><span>};
</span>
<span>const data = [trace1, trace2];
</span>
<span>Plotly.newPlot('myDiv', data);</span>

動作中の散布図を見るには、このcodeSandboxデモをチェックしてください。

ラッピング

このチュートリアルでは、環境のセットアップ、基本的なプロットの作成、追加機能を強化し、インタラクティブにするなど、プロットで散布用プロットを作成することの基本について説明しています。

これらのグラフのコードをチェックしたい場合は、CodeSandBoxデモを次に示します。

これらの例を試して、より高度な機能とカスタマイズオプションについては、Plotlyのドキュメントを調べてください。優れたデータの視覚化を作成する方法に関する情報をお探しの場合は、ここに便利なガイドがあります。

プロットについてのFAQ

プロットは、React以外のフレームワークで使用できますか？絶対に。プロットは多用途であり、Angular、vue.js、さらにはDashでレンダリングするためのさまざまなJavaScriptフレームワークやライブラリと統合できます。プロット？

ツールチップは、Hoverに関する追加情報を提供することにより、ユーザーエクスペリエンスを強化します。 Plotlyでは、Traceオブジェクト内にテキストプロパティを設定してツールチップを追加できます。 HoverInfoおよびHoverTemplate属性を使用して、これらのツールチップのコンテンツと外観をカスタマイズすることもできます。プロットチャートをエクスポートすることは可能ですか？

はい、Plotlyはさまざまな形式でチャートをエクスポートする機能を提供します。視覚化は、レポートのPNGやJPEGなどの静的画像、またはWebページに埋め込むことができるインタラクティブなHTMLファイルとして保存できます。これは、プロットの環境にアクセスできない他の人と洞察を共有するのに特に便利です。

Plotlyは、大きなデータセットを効果的に管理するように設計されています。レンダリングにWebGLを使用します。これは、かなりの量のデータがあってもパフォーマンスを維持するのに役立ちます。ただし、パフォーマンスは、データセットの複雑さとユーザーのシステム機能の影響を受ける可能性があります。

散布図のマーカーの外観をどのようにカスタマイズしますか？

散布図におけるマーカーの外観は、トレースオブジェクトのマーカー属性を介してカスタマイズできます。これには、色、サイズ、さらにはマーカー記号のオプションが含まれます。より洞察に富んだ視覚化のために、データに基づいてこれらのプロパティを静的または動的に設定できます。 プロットは、説明的なタイトル、軸ラベル、テキスト注釈を設定するためのオプションなど、散布プロットをよりアクセスしやすくするためのいくつかの機能を提供します。さらに、コントラストと色の選択を制御して、視覚障害のあるユーザーに対応することができます。

以上がプロットでインタラクティブな散布図を作成しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。