2.9. カスタム可視化 #
機能制限について
カスタム可視化は環境によってはご利用いただけません。
2.9.1. 機能概要 #
データの可視化を任意の Python コードの実行により行います。
可視化には Seaborn または Matplotlib ライブラリが使用され、これにより様々な種類の
グラフやチャートを生成することが可能です。関数内の可視化ロジックは利用者のニーズに応じて
変更可能です。
その他、カスタム可視化の影響範囲は以下となります。
- 実行コードはレシピに反映されます
- カスタム可視化が実行された履歴は実験管理には表示されません
2.9.2. 入力と出力 #
| 種別 |
|---|
| データ |
なし
2.9.3. 操作方法 #
2.9.3.1. 結線 #
対象データを結線してください。
2.9.3.2. 実行コードの設定 #
初期状態では「コード」タブの左領域に def nodeai_main(df): の関数定義と return fig の返り値定義がされています。
引数である df(pandas.DataFrame形式) を入力データとし、返却されたデータ(matplotlib.figure.Figure形式)が可視化結果として利用されます。
入力データと return 文の間に実行コードを設定することで、独自の可視化を記述できます。
以下にサンプルコードを示します。
# 利用可能なライブラリ一覧
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy
import sklearn
import statsmodels
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
def nodeai_main(df: pd.DataFrame) -> matplotlib.figure.Figure:
"""任意のデータ可視化を行うことができます。
可視化にはSeabornまたはMatplotlibライブラリが使用され、これにより様々な種類の
グラフやチャートを生成することが可能です。関数内の可視化ロジックは利用者のニーズに応じて
変更可能です。
Parameters:
- df (pd.DataFrame): 可視化に使用するデータを含むPandasのDataFrameオブジェクト。
Returns:
- matplotlib.figure.Figure: 生成されたプロットを含むMatplotlibのFigureオブジェクト。
注意:
- 内部のビジネスロジック（可視化ロジック）は任意に変更可能ですが、fig = fig.get_figure() による
Figureオブジェクトの取得と返却のロジックは変更しないでください。
"""
# 可視化のロジックをここに実装します。
# 例: fig = sns.boxplot(data=df)
fig = sns.boxplot(data=df)
# ===ここまで可視化ロジック===
# 以降は変更しないでください。
fig = fig.get_figure()
return fig
2.9.3.3. 実行 #
- 設定した実行コードに従い可視化が行われます。
- 処理が成功すると、メッセージが表示されます。
- 実行コードに標準出力処理（
print文など）があれば、「コード」タブ右領域に表示されます。 - 実行コードに文法的なエラーがある場合も右領域に表示されます（一部のエラーはメッセージ領域に表示されます）。
- 処理時間が 20 分を超えるとタイムアウトし、処理が強制終了されます。
2.9.3.4. 処理結果の確認 #
- 右領域に表示された可視化結果を確認してください。