Bokehを使ってPythonでポイントにカーソルを合わせるとデータが表示されるカラースキャッタープロットを作成する方法

Bokehはデータ可視化を支援するPythonパッケージで、オープンソースプロジェクトとして公開されています。BokehはHTMLとJavaScriptを使ってプロットを描画するため、Webベースのダッシュボードを構築する際に特に有用です。

BokehはNumPyやPandasなど他のPythonパッケージと簡単に組み合わせて利用でき、インタラクティブなプロットやダッシュボードの作成に活用できます。

Bokehの特徴

MatplotlibやSeabornが静的なグラフを生成するのに対し、Bokehはインタラクティブなグラフを生成します。ユーザーがグラフに対して操作（ズーム、パン、ホバーなど）を行うと、それに応じて表示が変化します。また、作成したプロットはFlaskやDjangoで構築したWebアプリケーションに埋め込むことができ、Jupyter Notebook上でレンダリングすることも可能です。

Bokehの依存パッケージ

numpy
Pillow
Jinja2
Packaging
Pyyaml
Six
Tornado
python-dateutil

インストール方法

Windowsのコマンドプロンプトの場合

pip3 install bokeh

Anacondaプロンプトの場合

conda install bokeh

実装例：ホバー機能付きカラースキャッタープロット

以下は、ポイントにカーソルを合わせると情報が表示される「hover」ツールを含むツールバーを設定し、ランダムに生成した5000個の点を色付きの散布図として描画する例です。

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, output_file, show

N = 5000
x = np.random.random(size=N) * 125
y = np.random.random(size=N) * 125
radii = np.random.random(size=N) * 1.35
colors = [
    "#%02x%02x%02x" % (int(r), int(g), 150) for r, g in zip(40+2*x, 30+2*y)
]

TOOLS="hover,crosshair,pan,wheel_zoom,zoom_in,zoom_out,box_zoom,undo,redo,reset,tap,save,box_select,poly_select,lasso_select,"
p = figure(tools=TOOLS)

p.scatter(x, y, radius=radii,
    fill_color=colors, fill_alpha=0.6,
    line_color=None)

output_file("colorscatter.html", title="Color scatter plot")
show(p)

このコードを実行すると、「colorscatter.html」というHTMLファイルが生成され、ブラウザ上でインタラクティブなカラースキャッタープロットが表示されます。hoverツールが有効になっているため、各ポイントにマウスカーソルを合わせるとその座標値などのデータがツールチップとして表示されます。

コードの解説

• 必要なパッケージをインポートし、エイリアスを付けています。
• NumPyの「random」関数を使用して、x座標・y座標・半径のデータをランダムに生成しています。
• figure関数を呼び出して図を作成し、TOOLS引数にhoverを含む複数のインタラクティブツールを指定しています。
• 「output_file」関数を呼び出して、生成されるHTMLファイルの名前とタイトルを指定しています。
• 散布図の各データポイントに色を割り当てるため、x・yの値に基づいてHEX形式のカラーコードをリストとして定義しています。
• Bokehの「scatter」関数にデータ、半径、塗りつぶし色、透明度を渡して散布図を描画しています。
• 「show」関数を使用して、生成されたプロットをブラウザで表示しています。