Pythonはその柔軟性と強力なデータ分析ライブラリのため、Webアプリケーションでのデータ可視化に広く使用されています。この記事では、Pythonを使用してWebアプリケーションでグラフを表示する方法について説明します。
DjangoとMatplotlibを使用したグラフ表示
DjangoはPythonで書かれた強力なWebフレームワークで、Matplotlibと組み合わせることで、Webアプリケーション上でのグラフ表示が可能になります。具体的には、データベースからデータを取得し、それをMatplotlibでグラフに変換し、Webページに表示します。
import matplotlib.pyplot as plt
import base64
from io import BytesIO
# プロットしたグラフを画像データとして出力するための関数
def Output_Graph():
buffer = BytesIO()
plt.savefig(buffer, format="png")
buffer.seek(0)
img = buffer.getvalue()
graph = base64.b64encode(img)
graph = graph.decode("utf-8")
buffer.close()
return graph
# グラフをプロットするための関数
def Plot_Graph(x, y):
plt.switch_backend("AGG")
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.bar(x, y)
plt.xticks(rotation=45)
plt.title("Revenue per Date")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Revenue")
plt.tight_layout()
graph = Output_Graph()
return graph
Plotly Dashを使用したグラフ表示
Plotly DashはPython製のWebアプリケーションフレームワークで、Plotlyを使用したデータの可視化を組み込むことができます。Plotly Dashを使用すると、HTMLを書く必要はなく、Pythonのコードだけで完結できます。
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import numpy as np
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 10)
y = np.sin(x)
app = dash.Dash()
app.layout = html.Div(children=[
html.H1(children='H1の文章'),
html.Div(children=''' divの文章 '''),
dcc.Graph(
id='example-graph',
figure={
'data': [
{'x': x, 'y': np.sin(x), 'type': 'line', 'name': 'line'},
{'x': x, 'y': np.cos(x), 'type': 'bar', 'name': 'bar'},
],
'layout': {
'title': 'グラフのタイトル'
}
}
)
])
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
これらの方法を使用すると、Pythonを使用したWebアプリケーションでのグラフ表示が可能になります。具体的な実装方法や詳細は、各リンク先の記事をご覧ください。.