ipywidgetsとbokehで『jupyter』の更なる高みへ 【インタラクティブなグラフ描画】

こんにちは、ほけきよです！

以前の記事でも、pythonのモジュールであるjupyterについて、その素晴らしさを熱く語りました。

研究・プログラミングメモはもうこれで完璧。markdownもtexもpythonを一緒に使える jupyterが超便利!! - プロクラシスト

jupyterのテーマカラーが超簡単にかっこよくなる『jupyterthemes』 - プロクラシスト

今回は、jupyterの使いやすさを知った皆さんを更なる高みへと導くためのTipsです。

目次をみる

インタラクティブなグラフ表示方法がほしい！

jupyterのおかげで、pythonの実行がインタラクティブになり、 試行錯誤が飛躍的にしやすくなりました。

しかし、人間とは欲張りなもので、もっとかっちょよく、もっと扱いやすいUIがほしい！！と思うものです。

私もそうでした。私の欲は下記の二つです。

グラフ表示の際にパラメータをインタラクティブに変えたい

グラフの座標などの情報をインタラクティブに得たい

何言っているかわかりにくいですね。実際に見てもらうほうが早い気がします。今回の完成系です

よくないですか？

今回は、この2つを実現するためのモジュール、ipywidgetsとbokehを紹介します！

ipywidgets

上の図でのパラメータを変えるスライダーをjupyter上で実装できるようにするモジュール

コレのおかげで、直感的にパラメータ操作ができるようになる。

今回はスライダーだが、ほかにも

• チェックボックス
• テキストボックス
• プルダウンメニュー

など、用途に応じていろいろ設定可能。 ほかにどういうのがあるのかは、公式ページを見るのが良い。

モデルのパラメータを調整するときなど、結構重宝する

インストール方法

• pip

pip install ipywidgets
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension

• conda

conda install -c conda-forge ipywidgets

※以前の私の記事( Windows10でpythonを使う環境を作る①：AnacondaとPycharm )を参考にanacondaを入れている人は、condaの方を入力してください！

bokeh

オシャレかつインタラクティブなグラフが書ける。かなり自由度が高く高機能である。↑の動画で見せたように、

• グラフをぐりぐり動かしたり拡大縮小したりできる
• グラフ上にポインタを置くと、 その点の情報を表示できる

と、さながらjavascriptでのグラフと同じことができる優れもの。

どんなことができるのかは、公式ページのGalleryをご覧になってみてください。

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インストール方法

pipで一発です。

pip install bokeh

anacondaを導入している人はデフォルトで入っているようですね。

ipywidgets & bokeh

2つの役割と導入法が理解できたところで、次は2つをつなぎ合わせましょう！

要は

スライドバーを動かすとグラフが動的に変わるし、グラフ内もぐりぐりと動かせるようにしたい！

ってことです。

コード

詳しくはhokekiyooのgithubにもあげています*1が、ここでも。 jupyter notebookを開き、下記コードをコピペしてください。

コードをみる

from IPython.display import display
import ipywidgets
from bokeh.io import output_notebook, push_notebook
from bokeh.plotting import figure, show, ColumnDataSource
from bokeh.models import HoverTool,PanTool,WheelZoomTool,BoxZoomTool,ResetTool,UndoTool,RedoTool

d = ipywidgets.FloatSlider(
    value=1, min=0, max=10.0, step=0.1)
d.observe(on_value_change, names="value")

hover = HoverTool(tooltips=[
    ("index:", "$index"),
    ("(x,y):", "($x,$y)")
])
pan = PanTool() # 動かせるようにする
wheel = WheelZoomTool() # マウスのスクロールでズーム
box = BoxZoomTool() # 囲ったところをズーム
undo = UndoTool() 
redo = RedoTool()
reset = ResetTool()
x = np.linspace(0,1,101)
y = np.sin(x*np.pi)
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x,y=y))


# イベントハンドラ
def on_value_change(change):
    alpha = change["new"]
    x = np.linspace(0,1,101)
    y = np.sin(alpha*x*np.pi)
    source.data = dict(x=x,y=y)
    push_notebook(handle=t)    




fig = figure(width=640, height=400, tools=[hover,box,pan,wheel,undo,redo,reset], title="demo")
r = fig.line("x", "y", source=source)
output_notebook()
display(d)
t = show(fig, notebook_handle=True)

• ipywidgetsでスライダーを設定
• bokehのインタラクティブツールを設定(hover, pan, wheelなど)
• on_value_changeで、値を変えたときに描画をし直すコールバック関数を書いておく

これでOKです。 少しややこしいところもありますが、うまく使えるとかなり重宝するので、是非是非試してみてください。

デモ

こんなこともできます！

裏で計算が走っているので重いですが、関連する記事の類似度に応じて記事をプロットしています。 パラメータを変えると、クラスタが現れたり！どの記事が近いってみなされてるんだろう～とか調べることができたり！

自ブログの最適化にも活用していきたいところであります。

類似記事抽出に関しては次記事で書く予定なのでお待ちください！ではではっ

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*1:github.com