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Reflex公式ドキュメント

コンポーネント工房:Reflexライブラリ100

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コンポーネント工房:Reflexライブラリ100
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reflex_pyplot.pyplot

公式ドキュメント

工房の注文書

研究室で使っていた matplotlib の図のコードをそのまま Web 画面に載せ、製品を選ぶと図が切り替わるようにしてください。

pyplot は、Matplotlib の図を Reflex の画面に表示するコンポーネントです。別パッケージの reflex-pyplot に入っています。matplotlib.pyplot で作った Figure を渡すとブラウザに描画してくれるので、Flask のルートや画像の base64 変換といった作業は要りません。

このページの例はコードだけを示します。このサイトには matplotlib と reflex-pyplot がインストールされていないためです。下のコードを自分のアプリで実行するには、まず2つのパッケージ(例によっては numpy も)をインストールする必要があります。

pyplot とは

matplotlib.pyplot は、Matplotlib を MATLAB のように使えるようにする関数群です。plt.plot、plt.scatter、plt.bar などの呼び出しが、線、棒、文字、凡例を1つずつ図に加えていきます。スクリプトでは最後に plt.show() でウィンドウを開きますが、Reflex アプリでは Figure を pyplot コンポーネントに渡し、State が変わると描き直されます。

Matplotlib を使うのはどんなとき

すでに Jupyter ノートブック、研究用スクリプト、データパイプラインに matplotlib のコードがあるなら、別のチャートライブラリに移さずそのまま Web アプリで使えます。

  • データ分析ダッシュボード:ノートブックの試作品にコントロールを付けて共有
  • 科学レポート:LaTeX の文字や細かなスタイルを含む出版用の図
  • 機械学習のモニタリング:学習曲線、混同行列、特徴量の分布
  • 金融分析:時系列と収益率の図
  • エンジニアリングツール:シミュレーション結果とセンサーデータ

棒・折れ線・円のような一般的な業務用チャートには Reflex に組み込まれた Recharts のチャート(rx.recharts)が、拡大・回転のできるインタラクティブな図や 3D の図には rx.plotly が向いています。

インストール

reflex-pyplot をインストールするなら matplotlib も必要です。下の例のいくつかは numpy も使います。

pip install reflex-pyplot
# in a project that uses uv
uv add reflex-pyplot

基本の使い方

from reflex_pyplot import pyplot でインポートし、図(Figure)を最初の子として渡します。画面には画像として描画されるので、alt(代替テキスト)、loading、decoding などの画像属性と width、height も一緒に指定します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import reflex as rx
from reflex_pyplot import pyplot


def create_contour_plot():
    X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 256), np.linspace(-3, 3, 256))
    Z = (1 - X / 2 + X**5 + Y**3) * np.exp(-(X**2) - Y**2)
    levels = np.linspace(Z.min(), Z.max(), 7)

    fig, ax = plt.subplots()
    ax.contourf(X, Y, Z, levels=levels)
    plt.close(fig)
    return fig


def pyplot_simple_example():
    return rx.card(
        pyplot(
            create_contour_plot(),
            alt="Filled contour plot of a two-dimensional function",
            loading="lazy",
            decoding="async",
            width="100%",
            height="400px",
        ),
        bg_color="#ffffff",
        width="100%",
    )

図を作ったあとは必ず plt.close(fig) で閉じます。閉じないとサーバーが図を保持し続け、メモリが増えていきます。図の色は Matplotlib が決めるので、ダークテーマでも白い背景が見えるよう rx.card(bg_color="#ffffff") で包みました。

折れ線グラフ

いちばんよくある図です。スクリプトと同じように plt.subplots() と ax.plot() で作り、図を pyplot に渡します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import reflex as rx
from reflex_pyplot import pyplot


def create_line_plot():
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(x, np.sin(x), label="sin(x)")
    ax.plot(x, np.cos(x), label="cos(x)")
    ax.set_xlabel("x")
    ax.set_ylabel("y")
    ax.legend()
    plt.close(fig)
    return fig


def pyplot_line_example():
    return rx.card(
        pyplot(
            create_line_plot(),
            alt="Sine and cosine curves from zero to ten",
            loading="lazy",
            decoding="async",
            width="100%",
            height="400px",
        ),
        bg_color="#ffffff",
        width="100%",
    )

棒グラフ

ax.bar() にカテゴリと値を渡すこと以外は同じやり方です。

import matplotlib.pyplot as plt
import reflex as rx
from reflex_pyplot import pyplot


def create_bar_chart():
    fruits = ["apples", "oranges", "bananas", "pears"]
    counts = [23, 17, 35, 29]
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.bar(fruits, counts, color="#4e79a7")
    ax.set_ylabel("count")
    ax.set_title("Fruit inventory")
    plt.close(fig)
    return fig


def pyplot_bar_example():
    return rx.card(
        pyplot(
            create_bar_chart(),
            alt="Fruit inventory: apples 23, oranges 17, bananas 35, pears 29",
            loading="lazy",
            decoding="async",
            width="100%",
            height="400px",
        ),
        bg_color="#ffffff",
        width="100%",
    )

State と組み合わせる

ランダムな点を打つ散布図に、シャッフルボタンと点の数のスライダーを付けます。図は @rx.var の計算値が作るので、State の値が変わると描き直されます。イベントに throttle=500 を指定して、0.5秒に1回だけ描き直すようにしました。

Matplotlib の図の色はアプリのテーマに従いません。そこで明るい図と暗い図の両方を作り、rx.color_mode_cond で現在のモードに合うほうを表示します。

import random

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import reflex as rx
from matplotlib.figure import Figure
from reflex_pyplot import pyplot


def create_plot(theme: str, plot_data: tuple, scale: list):
    bg_color, text_color = ("#1e1e1e", "white") if theme == "dark" else ("white", "black")
    grid_color = "#555555" if theme == "dark" else "#cccccc"

    fig, ax = plt.subplots(facecolor=bg_color)
    ax.set_facecolor(bg_color)

    for (x, y), color in zip(plot_data, ["#4e79a7", "#f28e2b"]):
        ax.scatter(x, y, c=color, s=scale, label=color, alpha=0.6, edgecolors="none")

    ax.legend(loc="upper right", facecolor=bg_color, edgecolor="none", labelcolor=text_color)
    ax.grid(True, color=grid_color)
    ax.tick_params(colors=text_color)
    for spine in ax.spines.values():
        spine.set_edgecolor(text_color)
    for item in [ax.xaxis.label, ax.yaxis.label, ax.title]:
        item.set_color(text_color)
    plt.close(fig)
    return fig


class PyplotState(rx.State):
    num_points: int = 25
    plot_data: tuple = tuple(np.random.rand(2, 25) for _ in range(2))
    scale: list = [random.uniform(0, 100) for _ in range(25)]

    @rx.event(temporal=True, throttle=500)
    def randomize(self):
        self.plot_data = tuple(np.random.rand(2, self.num_points) for _ in range(2))
        self.scale = [random.uniform(0, 100) for _ in range(self.num_points)]

    @rx.event(temporal=True, throttle=500)
    def set_num_points(self, num_points: list[int | float]):
        self.num_points = int(num_points[0])
        yield PyplotState.randomize()

    @rx.var
    def fig_light(self) -> Figure:
        return create_plot("light", self.plot_data, self.scale)

    @rx.var
    def fig_dark(self) -> Figure:
        return create_plot("dark", self.plot_data, self.scale)


def pyplot_example():
    return rx.vstack(
        rx.card(
            rx.color_mode_cond(
                pyplot(PyplotState.fig_light, alt="Scatter plot of the current randomized points", width="100%", height="100%"),
                pyplot(PyplotState.fig_dark, alt="Scatter plot of the current randomized points", width="100%", height="100%"),
            ),
            rx.hstack(
                rx.button("Randomize", on_click=PyplotState.randomize),
                rx.text("Number of Points:"),
                rx.slider(default_value=25, min=10, max=100, on_value_commit=PyplotState.set_num_points),
                width="100%",
            ),
            width="100%",
        ),
        justify_content="center",
        align_items="center",
        width="100%",
    )

公式ドキュメントの例のスライダーには min_=10 と書かれていますが、Reflex 0.10 の rx.slider ではその名前は最小値ではなく CSS スタイルとして扱われます。上のコードは min=10 に直しました。また、この例は numpy 配列を State に入れていますが、実際のアプリでは State にリストのような単純な値を置き、図を作るときに配列に変換するほうが安全です。

よくある質問

Web ページに Matplotlib の図をどう表示しますか?いつもどおり図を作り、その Figure を pyplot コンポーネントに渡します。Flask、REST のルート、base64 変換は要りません。

Matplotlib の図をインタラクティブにできますか?はい。State に依存する rx.var の中で図を作り、ボタン・スライダーなどのイベントで State を変えると、図が自動で描き直されます(上の State の例)。

plt.show() を呼ぶ必要はありますか?いいえ。plt.show() はデスクトップのウィンドウを開く関数なので、Web アプリでは使いません。図を返して plt.close(fig) で閉じます。

API

pyplot は Matplotlib の図を1つ表示します。独自に定義されたプロパティやイベントはなく、すべてのコンポーネントにある基本イベント(on_click、on_mount など)を受け取ります。

引数値用途
最初の子matplotlib.figure.Figure またはそれを返す State の値表示する図
alt · loading · decoding文字列画像の代替テキスト、遅延読み込み、非同期デコード
width · heightCSS のサイズ図が占めるサイズ

注文書を仕上げる

State には選んだ製品名だけを置き、計算値がその製品の棒グラフを作ります。このコードも、reflex-pyplot と matplotlib をインストールしたアプリで実行します。

import matplotlib.pyplot as plt
import reflex as rx
from matplotlib.figure import Figure
from reflex_pyplot import pyplot

MONTHS = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun"]
SALES = {"Chairs": [32, 41, 38, 52, 61, 58], "Tables": [12, 15, 21, 19, 24, 30]}


class PyplotReportState(rx.State):
    product: str = "Chairs"

    @rx.event
    def set_product(self, value: str):
        self.product = value

    @rx.var
    def figure(self) -> Figure:
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3))
        ax.bar(MONTHS, SALES[self.product], color="#4e79a7")
        ax.set_title(f"{self.product} sales")
        ax.set_ylabel("units")
        fig.tight_layout()
        plt.close(fig)
        return fig


def pyplot_report():
    return rx.vstack(
        rx.select(["Chairs", "Tables"], value=PyplotReportState.product, on_change=PyplotReportState.set_product),
        rx.card(
            pyplot(PyplotReportState.figure, alt="Monthly sales of the selected product", width="100%"),
            bg_color="#ffffff",
            width="100%",
        ),
        width="100%",
    )

工房ノート

  • pip install reflex-pyplot(matplotlib が必要)。from reflex_pyplot import pyplot。

  • pyplot(fig, alt=…, width=…) のように Figure を最初の子として渡す。plt.show() は使わない。

  • 図を作ったら plt.close(fig) で必ず閉じる。

  • @rx.var の計算値が Figure を返せば、State が変わったときに描き直される。

  • 色はテーマに従わないので、color_mode_cond で明るい図と暗い図を分ける。

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