Python:matplotlib でレーダーチャートの画像を生成 & ダウンロード

Posted on January 15th, 2019Updated on April 7th, 2019
Python:matplotlib でレーダーチャートの画像を生成 & ダウンロード

どんな記事

分析したデータを流し込んで、『レーダーチャートの画像』をたくさん生成する」という必要にせまられて作成したコード。手順と内容のメモ。Google Colab と matplotlib、pandas を使用。

追記

Google Colabのmatplotlibで日本語フォントを使えるようにする

モジュールをひとつインストールするだけで良い。

GoogleColab:Cell-1
!pip install japanize-matplotlib

ここから下の手順は不要だが、知識としてとっておく。(うまく動作しないことがある)

まず、日本語フォントをインストール。

!apt-get -y install fonts-ipafont-gothic

次に、matplotlib のフォントキャッシュの場所を確認。

import matplotlib
  matplotlib.get_cachedir()

上記を実行すると、フォントキャッシュの場所が/root/.cache/matplotlibなどと返ってくる。ここにあるfontList.jsonというのがフォントキャッシュ。以下で消す。

rm /root/.cache/matplotlib/fontList.json

上記までが完了したところでランタイムをリスタートする。リスタートしたら、日本語フォントを指定して matplotlib を実行すれば良い。

まずは日本語フォントを宣言しておく。

jp_font = {'fontname':'IPAGothic'}

必要なモジュールを読み込む

matplotlib.use('Agg')というのは、matplotlib で画像を生成するために必要なコード。

GoogleColab:Cell-2
import matplotlib
matplotlib.use( 'Agg' )
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib

import os ,csv
import urllib.request
import numpy as np
import pandas as pd

from math import pi
from google.colab import files

使用するファイルを指定

使用するファイルの名称と、Google Colab にファイルをアップロードするときの「ダウンロード先URL」を宣言しておく。(ややこしいが Google Colab からみると「ダウンロード」している)

GoogleColab:Cell-3
fileName = '●●●●.csv'
DL_Pass = 'https://●●●●●.com/●●●/'

もしくは、Google Colabに直接アップロードすることもできる。その場合はDL_Passは不要。削除して次の手順(ファイルをGoogle Colabにアップロード)を飛ばす。

Google Colab に直接ファイルをアップロード

ファイルをGoogle Colabにアップロード

成功すればhttps://●●●●●.com/●●/●●●.csvをダウンロードしました。と表示されます。

GoogleColab:Cell-4
def download_file( DL_Pass ,fileName ) :
    url = f'{ DL_Pass }{ fileName }'
    try :
        urllib.request.urlretrieve( url, fileName )
        print(f'{ url }をダウンロードしました。')
    except Exception :
        print(f'{ url }のダウンロードに失敗しました。')

if __name__=='__main__' :
    download_file( DL_Pass ,fileName )

レーダーチャートの画像を連続して自動生成 & ダウンロード

GoogleColab:Cell-5
target_col = ['トレンド出現','トレンド継続','カウンティング','価格変動','窓','ヒゲ']
target_index = 'コード'

# グラフを作成する関数
def make_rader_graph_file( values ,categories ,angles ,graph_file_name ) :
    # グラフの初期化
    plt.figure()

    # レーダーチャートを作成
    ax = plt.subplot( 111, polar=True )

    # レーダーのスタートを12時の方向にし時計回りに描画していく
    #(デフォルトは3時で反時計回り)
    ax.set_theta_offset( pi / 2 )
    ax.set_theta_direction( -1 )

    # x軸(中心から各頂点に向かう軸)の設定
    plt.xticks( angles[:-1] ,categories ,color='#424242' ,size=20 )
    #plt.xticks( angles[:-1] ,categories ,color='#424242' ,size=20 ,**jp_font )

    # y軸の設定
    ax.set_rlabel_position( 0 )
    plt.yticks( [50 ,80] ,["50" ,"80"] ,color="#424242" ,size=24 )
    #plt.yticks( [50 ,80] ,["50" ,"80"] ,color="#424242" ,size=24 ,**jp_font )
    plt.ylim( 20 ,100 )

    # 背景色と透過
    ax.patch.set_facecolor( 'white' )
    ax.patch.set_alpha( 0 )

    # グリットの設定
    ax.xaxis.grid( color='#424242' )
    ax.yaxis.grid( color='#BDBDBD' ,linestyle='dashed' )


    # グラフを描画
    ax.plot( angles ,values ,color='#ffab00' ,linewidth=5 ,linestyle='solid' )
    ax.fill( angles ,values ,color='#ffdd4b' ,alpha=0.3 )

    # グラフを画像として保存
    plt.savefig( graph_file_name ,bbox_inches="tight" ,facecolor=ax.get_facecolor() ,pad_inches=0.0 )

# メイン機能の関数
def make_dl_graphs() :
    DIR = os.getcwd()
    filePath = os.path.join( DIR ,fileName )
    df = pd.read_csv( filePath ,index_col=0 )
    df = df.reset_index().set_index( target_index )
    df = df.loc[ : ,target_col ]

    # データの数だけループ処理
    for symbol in df.index :
        graph_file_name = f'{symbol}'

        # レーダの項目と数
        categories = list(df)
        N = len(categories)

        # 角度の算出
        angles = [ n / float(N) * 2 * pi for n in range(N) ]
        angles += angles[ :1 ]

        # 各項目の数値を取得
        values = df.loc[ symbol ].values.flatten().tolist()
        values += values[ :1 ]

        # グラフを描画してダウンロード
        make_rader_graph_file( values ,categories ,angles ,graph_file_name )
        files.download( f'{graph_file_name}.png' )


if __name__=='__main__' :
    # 実行する
    make_dl_graphs()

必要なデータは以下のような構成のもの。

CSVのサンプル
コード,トレンド出現,トレンド継続,カウンティング,価格変動,窓,ヒゲ
6364,53,58,52,41,46,45
7268,52,51,52,60,17,62
2892,59,68,55,65,9,55
8387,42,43,42,48,53,52

実行結果は以下のようになる。グラフの数だけ画像が生成され、ブラウザを通してダウンロードされる。100ファイルの生成でも、問題なく動作した。

実行結果

参考にしたサイト

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著者

タカハシ / 8年目の兼業トレーダー

元・日本料理の板前。現在は、投資やプログラミング、動画コンテンツの撮影・制作・編集などを。更新のお知らせは、各SNSやLINEで。LINEだと1対1でお話することもできます!

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