# 基本的なホバー表示（デフォルト） import plotly.express as px # tipsデータを読み込み tips = px.data.tips() # 基本的な散布図を作成 fig = px.scatter( tips, x=’total_bill’, y=’tip’, title=’会計額とチップ（基本ホバー）’ ) fig.show()

# ホバー情報を追加した散布図 import plotly.express as px tips = px.data.tips() fig = px.scatter( tips, x=’total_bill’, y=’tip’, color=’day’, # 曜日で色分け size=’size’, # 人数でサイズ変更 hover_data={ ‘total_bill’: ‘:.2f’, # 小数点2桁で表示 ‘tip’: ‘:.2f’, # 小数点2桁で表示 ‘day’: True, # 曜日を表示 ‘time’: True, # 時間帯を追加 ‘size’: True # 人数を追加 }, title=’カスタマイズされたホバー情報’ ) fig.show()

# 完全カスタムのホバーテンプレート import plotly.graph_objects as go import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = pd.DataFrame({ ‘商品’: [‘A商品’, ‘B商品’, ‘C商品’, ‘D商品’, ‘E商品’], ‘売上’: [100, 120, 80, 150, 90], ‘利益’: [20, 25, 15, 35, 18], ‘在庫’: [50, 30, 80, 20, 45] }) fig = go.Figure() # 棒グラフを追加 fig.add_trace(go.Bar( x=data[‘商品’], y=data[‘売上’], customdata=data[[‘利益’, ‘在庫’]], # 追加データを設定 hovertemplate=’%{x}
‘ + ‘売上: %{y}万円
‘ + ‘利益: %{customdata[0]}万円
‘ + ‘在庫: %{customdata[1]}個
‘ + ‘‘ # 右側のボックスを非表示 )) fig.update_layout( title=’商品別売上（詳細ホバー付き）’, xaxis_title=’商品’, yaxis_title=’売上（万円）’ ) fig.show()

# ズーム範囲を制限したグラフ import plotly.express as px import numpy as np # サンプルデータを生成 np.random.seed(42) x = np.linspace(0, 100, 200) y = np.sin(x/10) + np.random.normal(0, 0.1, 200) df = {‘x’: x, ‘y’: y} fig = px.line(df, x=’x’, y=’y’, title=’ズーム範囲を制限したグラフ’) # X軸の設定 fig.update_xaxes( range=[0, 100], # X軸の表示範囲を0〜100に制限 rangeslider_visible=False # レンジスライダーを非表示 ) # Y軸の設定 fig.update_yaxes( range=[-2, 2] # Y軸の表示範囲を-2〜2に制限 ) fig.show()

# 操作モードを設定 import plotly.express as px tips = px.data.tips() fig = px.scatter( tips, x=’total_bill’, y=’tip’, title=’操作モード設定’ ) # ドラッグ操作とホバー動作の設定 fig.update_layout( dragmode=’zoom’, # ドラッグ時の動作を設定 hovermode=’closest’ # ホバー時の動作を設定 ) fig.show()

# レンジスライダー付きのグラフ import plotly.express as px # 株価データを読み込み stocks = px.data.stocks() fig = px.line( stocks, x=’date’, y=[‘GOOG’, ‘AAPL’, ‘AMZN’], title=’株価推移（レンジスライダー付き）’ ) # レンジスライダーを追加 fig.update_xaxes( rangeslider_visible=True, # レンジスライダーを表示 rangeslider_thickness=0.05 # スライダーの高さ（0〜1） ) fig.show()

# 凡例のカスタマイズ import plotly.express as px tips = px.data.tips() fig = px.scatter( tips, x=’total_bill’, y=’tip’, color=’day’, title=’凡例のカスタマイズ例’ ) # 凡例の設定 fig.update_layout( legend=dict( title=’曜日’, # 凡例のタイトル orientation=’h’, # ‘v’（縦）または ‘h’（横） yanchor=’bottom’, # 縦方向の基準点 y=1.02, # 縦方向の位置 xanchor=’right’, # 横方向の基準点 x=1, # 横方向の位置 bgcolor=’rgba(255,255,255,0.8)’, # 背景色（半透明の白） bordercolor=’gray’, # 枠線の色 borderwidth=1 # 枠線の太さ ) ) fig.show()

# 複数データ系列のグラフ import plotly.graph_objects as go # データを用意 months = [‘1月’, ‘2月’, ‘3月’, ‘4月’, ‘5月’, ‘6月’] data = { ‘売上’: [100, 120, 150, 130, 160, 180], ‘利益’: [20, 25, 35, 28, 38, 45], ‘費用’: [80, 95, 115, 102, 122, 135] } fig = go.Figure() # 各系列を追加 for name, values in data.items(): fig.add_trace(go.Scatter( x=months, y=values, mode=’lines+markers’, name=name, line=dict(width=3), marker=dict(size=10) )) fig.update_layout( title=’月別データ（凡例クリックで切替）’, xaxis_title=’月’, yaxis_title=’金額（万円）’, hovermode=’x unified’, # 同じX位置のデータをまとめて表示 legend=dict( title=’指標（クリックで表示/非表示）’, font=dict(size=12) ) ) fig.show()

# ボタンでデータを切り替える import plotly.graph_objects as go # データを用意 months = [‘1月’, ‘2月’, ‘3月’, ‘4月’, ‘5月’, ‘6月’] sales_2023 = [100, 120, 150, 130, 160, 180] sales_2024 = [110, 140, 170, 160, 190, 220] fig = go.Figure() # 2023年のデータ（最初は表示） fig.add_trace(go.Scatter( x=months, y=sales_2023, mode=’lines+markers’, name=’2023年’, line=dict(color=’steelblue’, width=3), marker=dict(size=10), visible=True # 最初は表示 )) # 2024年のデータ（最初は非表示） fig.add_trace(go.Scatter( x=months, y=sales_2024, mode=’lines+markers’, name=’2024年’, line=dict(color=’coral’, width=3), marker=dict(size=10), visible=False # 最初は非表示 )) # ボタンを追加 fig.update_layout( updatemenus=[ dict( type=’buttons’, direction=’left’, buttons=list([ dict( args=[{‘visible’: [True, False]}], label=’2023年’, method=’update’ ), dict( args=[{‘visible’: [False, True]}], label=’2024年’, method=’update’ ), dict( args=[{‘visible’: [True, True]}], label=’両方表示’, method=’update’ ) ]), pad={‘r’: 10, ‘t’: 10}, showactive=True, x=0.11, xanchor=’left’, y=1.15, yanchor=’top’ ) ], title=’年度別売上（ボタンで切替）’, xaxis_title=’月’, yaxis_title=’売上（万円）’ ) fig.show()

# ドロップダウンメニューでデータを切り替える import plotly.graph_objects as go months = [‘1月’, ‘2月’, ‘3月’, ‘4月’, ‘5月’, ‘6月’] sales = [100, 120, 150, 130, 160, 180] profit = [20, 25, 35, 28, 38, 45] cost = [80, 95, 115, 102, 122, 135] fig = go.Figure() # 売上（最初は表示） fig.add_trace(go.Bar( x=months, y=sales, name=’売上’, marker_color=’steelblue’, visible=True )) # 利益（最初は非表示） fig.add_trace(go.Bar( x=months, y=profit, name=’利益’, marker_color=’lightgreen’, visible=False )) # 費用（最初は非表示） fig.add_trace(go.Bar( x=months, y=cost, name=’費用’, marker_color=’coral’, visible=False )) # ドロップダウンメニューを追加 fig.update_layout( updatemenus=[ dict( buttons=list([ dict( args=[{‘visible’: [True, False, False]}, {‘title’: ‘月別売上’}], label=’売上’, method=’update’ ), dict( args=[{‘visible’: [False, True, False]}, {‘title’: ‘月別利益’}], label=’利益’, method=’update’ ), dict( args=[{‘visible’: [False, False, True]}, {‘title’: ‘月別費用’}], label=’費用’, method=’update’ ), dict( args=[{‘visible’: [True, True, True]}, {‘title’: ‘月別データ（全表示）’}], label=’すべて’, method=’update’ ) ]), direction=’down’, # ドロップダウン形式 pad={‘r’: 10, ‘t’: 10}, showactive=True, x=0.11, xanchor=’left’, y=1.15, yanchor=’top’ ) ], title=’月別売上’, xaxis_title=’月’, yaxis_title=’金額（万円）’ ) fig.show()

# 年度スライダー付きのグラフ import plotly.graph_objects as go import numpy as np # データを用意 years = [2020, 2021, 2022, 2023, 2024] months = [‘1月’, ‘2月’, ‘3月’, ‘4月’, ‘5月’, ‘6月’] # 乱数のシードを固定（再現性のため） np.random.seed(42) fig = go.Figure() # 各年のトレースを追加 for i, year in enumerate(years): # 各年のサンプルデータを生成 sales = 100 + i*10 + np.random.randint(-10, 20, len(months)) fig.add_trace(go.Bar( x=months, y=sales, name=str(year), visible=(i == len(years)-1) # 最新年（2024）のみ表示 )) # スライダーのステップを作成 steps = [] for i, year in enumerate(years): step = dict( method=’update’, args=[ {‘visible’: [j == i for j in range(len(years))]}, # i番目のみTrue {‘title’: f'{year}年 月別売上’} ], label=str(year) ) steps.append(step) # スライダーを追加 fig.update_layout( sliders=[dict( active=len(years)-1, # 最新年を初期選択 currentvalue={‘prefix’: ‘表示年度: ‘}, pad={‘t’: 50}, # 上部の余白 steps=steps )], title=f'{years[-1]}年 月別売上’, xaxis_title=’月’, yaxis_title=’売上（万円）’, yaxis=dict(range=[0, 200]) # Y軸の範囲を固定（スライダー操作時のちらつき防止） ) fig.show()

# アニメーション付きバブルチャート import plotly.express as px # Gapminderデータを読み込み gapminder = px.data.gapminder() # アジアのデータのみ抽出 asia = gapminder[gapminder[‘continent’] == ‘Asia’] # アニメーション付き散布図 fig = px.scatter( asia, x=’gdpPercap’, # X軸: 一人当たりGDP y=’lifeExp’, # Y軸: 平均寿命 size=’pop’, # バブルサイズ: 人口 color=’country’, # 色: 国 hover_name=’country’, # ホバー時のタイトル log_x=True, # X軸を対数スケール size_max=60, # バブルの最大サイズ animation_frame=’year’, # アニメーションの軸: 年 animation_group=’country’, range_x=[100, 100000], # X軸の範囲を固定 range_y=[25, 90], # Y軸の範囲を固定 title=’アジア諸国の発展（年度スライダー付き）’, labels={ ‘gdpPercap’: ‘一人当たりGDP’, ‘lifeExp’: ‘平均寿命’, ‘pop’: ‘人口’ } ) # 凡例を非表示（国が多いため） fig.update_layout(showlegend=False) fig.show()

# 多機能インタラクティブダッシュボード import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots import pandas as pd import numpy as np # データを用意 np.random.seed(42) months = [‘1月’, ‘2月’, ‘3月’, ‘4月’, ‘5月’, ‘6月’] sales = [100, 120, 150, 130, 160, 180] profit = [20, 25, 35, 28, 38, 45] customers = [500, 580, 650, 620, 720, 800] # 2行2列のサブプロットを作成 fig = make_subplots( rows=2, cols=2, subplot_titles=(‘月別売上’, ‘月別利益’, ‘顧客数推移’, ‘売上vs利益’), specs=[[{‘type’: ‘bar’}, {‘type’: ‘bar’}], [{‘type’: ‘scatter’}, {‘type’: ‘scatter’}]] ) # 1. 売上棒グラフ（左上） fig.add_trace( go.Bar( x=months, y=sales, name=’売上’, marker_color=’steelblue’, hovertemplate=’%{x}
売上: %{y}万円‘ ), row=1, col=1 ) # 2. 利益棒グラフ（右上） fig.add_trace( go.Bar( x=months, y=profit, name=’利益’, marker_color=’lightgreen’, hovertemplate=’%{x}
利益: %{y}万円‘ ), row=1, col=2 ) # 3. 顧客数折れ線グラフ（左下） fig.add_trace( go.Scatter( x=months, y=customers, name=’顧客数’, mode=’lines+markers’, line=dict(color=’coral’, width=3), marker=dict(size=10), hovertemplate=’%{x}
顧客数: %{y}人‘ ), row=2, col=1 ) # 4. 売上vs利益散布図（右下） fig.add_trace( go.Scatter( x=sales, y=profit, name=’売上vs利益’, mode=’markers’, marker=dict( size=15, color=profit, colorscale=’Viridis’, showscale=True, colorbar=dict(title=’利益’) ), text=months, hovertemplate=’%{text}
‘ + ‘売上: %{x}万円
‘ + ‘利益: %{y}万円‘ ), row=2, col=2 ) # レイアウト設定 fig.update_layout( title_text=’📊 月次ダッシュボード（インタラクティブ）’, title_font_size=20, showlegend=False, height=800, hovermode=’closest’ ) # 軸ラベルを追加 fig.update_xaxes(title_text=’月’, row=1, col=1) fig.update_xaxes(title_text=’月’, row=1, col=2) fig.update_xaxes(title_text=’月’, row=2, col=1) fig.update_xaxes(title_text=’売上（万円）’, row=2, col=2) fig.update_yaxes(title_text=’売上（万円）’, row=1, col=1) fig.update_yaxes(title_text=’利益（万円）’, row=1, col=2) fig.update_yaxes(title_text=’顧客数’, row=2, col=1) fig.update_yaxes(title_text=’利益（万円）’, row=2, col=2) # HTMLファイルとして保存 fig.write_html(‘interactive_dashboard.html’) fig.show() print(“✅ interactive_dashboard.html として保存されました！”)