Plotly：Pythonでインタラクティブなデータビジュアライゼーションを作成するライブラリ

import plotly.graph_objects as go

# データの作成
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 11, 12, 13, 14]

# 折れ線グラフの作成
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines', name='データ1'))
fig.update_layout(title='シンプルな折れ線グラフ', xaxis_title='X軸', yaxis_title='Y軸')

# グラフの表示
fig.show()

import plotly.express as px

# データの作成
df = px.data.iris()

# 散布図の作成
fig = px.scatter(df, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species', size='petal_length', hover_data=['petal_width'])
fig.update_layout(title='Irisデータセットの散布図', xaxis_title='萼片の幅', yaxis_title='萼片の長さ')

# グラフの表示
fig.show()

import plotly.express as px

# データの作成
df = px.data.iris()

# 3D散布図の作成
fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_length', color='species')
fig.update_layout(title='Irisデータセットの3D散布図')

# グラフの表示
fig.show()

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# データの作成
z = np.random.rand(10, 10)

# ヒートマップの作成
fig = go.Figure(data=go.Heatmap(z=z))
fig.update_layout(title='ランダムデータのヒートマップ', xaxis_title='X軸', yaxis_title='Y軸')

# グラフの表示
fig.show()

import plotly.express as px

# データの作成
df = px.data.gapminder().query("year == 2007")

# 地理空間データの可視化
fig = px.scatter_geo(df, locations="iso_alpha", color="continent",
                     hover_name="country", size="pop",
                     projection="natural earth", title='2007年の世界人口分布')
fig.update_layout(legend_title_text='大陸')

# グラフの表示
fig.show()