PythonでインタラクティブなPCA散布図を作成するにはどうすればよいですか？

matplotlibののライブラリは非常に可能であるが、特にJupyterノートブック内で、インタラクティブに欠けています。plot.lyのような優れたオフラインプロットツールが欲しいのですが。

インタラクティブなD3プロットを生成するMPLD3と呼ばれる素晴らしいライブラリがあります。

このコードは、Jupyter Notebookと互換性のある人気のあるirisデータセットのHTMLインタラクティブプロットを生成します。ペイントブラシを選択すると、すべてのプロットで強調表示するデータのサブセットを選択できます。十字矢印を選択すると、データポイントにマウスを合わせて、元のデータに関する情報を表示できます。この機能は、探索的データ分析を行うときに非常に役立ちます。

matplotlib.pyplotをpltとしてインポートする
npとしてnumpyをインポートする
パンダをpdとしてインポート
シーボーンをsbとしてインポート
mpld3のインポート
mpld3インポートプラグインから
％matplotlibインライン

アイリス= sb.load_dataset（ 'iris'）
sklearn.preprocessingからインポートStandardScaler
X = pd.get_dummies（iris）
X_scal = StandardScaler（）。fit_transform（X）

薄暗い= 3
sklearn.decompositionからインポートPCA
pca = PCA（n_components = dim）
Y_sklearn = pca.fit_transform（X_scal）

＃カスタムラベルを制御するCSSを定義します
css = "" "
テーブル
{
  border-collapse：折りたたみ。
}
番目
{
  色：#ffffff;
  背景色：＃000000;
}
td
{
  background-color：#cccccc;
}
table、th、td
{
  font-family：Arial、Helvetica、sans-serif;
  ボーダー：1ピクセルの黒一色。
  text-align：右;
}
「」

イチジク、ax = plt.subplots（dim、dim、figsize =（6,6））
fig.subplots_adjust（hspace = .4、wspace = .4）
tooltip = [なし] *暗い

N = 200
インデックス= np.random.choice（range（Y_sklearn.shape [0]）、size = N）

範囲（薄暗い）のmの場合：
    範囲（m + 1）のnの場合：
        ax [m、n] .grid（True、alpha = 0.3）
        散布図= ax [m、n] .scatter（Y_sklearn [index、m]、Y_sklearn [index、n]、alpha = .05）

        ラベル= []
        索引のi：
            ラベル= X.ix [[i]、：]。T.astype（int）
            label.columns = ['行{0}'。format（X.index [i]）]
            labels.append（str（label.to_html（）））

        ax [m、n] .set_xlabel（ 'コンポーネント' + str（m））
        ax [m、n] .set_ylabel（ 'コンポーネント' + str（n））
        #ax [m、n] .set_title（ 'HTML tooltips'、size = 20）

        tooltip [m] = plugins.PointHTMLTooltip（scatter、labels、
                                           voffset = 20、hoffset = 20、css = css）
        plugins.connect（fig、tooltip [m]）

plugins.connect（fig、plugins.LinkedBrush（scatter））
テスト= mpld3.fig_to_html（fig = fig）

open（ "Output.html"、 "w"）をtext_fileとして：
    text_file.write（test）

私のブログで実際に見てください。

更新[2016年7月9日]：Plot.lyにオフラインモードがあり、現在はオープンソースであることがわかりました。それはたくさんのベルとホイッスルがあらかじめパッケージ化されていますが、MPLD3はまだいくつかのケースで適切かもしれません。

私はこれが答えではなくコメントであることを望みます。私の意図はプラグイン/アドバタイズではないからです。しかし、私は現在、あなたの興味を引くかもしれない私の論文に取り組んでいます。実際にはクラスタリングの視覚化ツールですが、k = 1でk-meansを使用すると、用語の検索、エリアの選択、各ノードのコンテンツの表示など、インタラクティブなプロットが得られます。見て、それがあなたのために働くかどうか見てください！

https://github.com/Lilykos/clusterix

非常に細かい選択、プロットは...

私の場合、スキルに基づいて同様の指定をプロットしようとしていましたが、スキルは300次元のword2vec埋め込みでした。それを3次元のベクトル空間に持ち込み、plotly Scatter3Dを使用して、同じ3D散布図をプロットできました。

エビオラ!! ホバーと拡大機能を備えた素晴らしい3次元グラフを手に入れました。そして、最も良い部分は、それをhtmlファイルとしてエクスポートできることです。プラグアンドプレイを他のPCに適したものにして、ブラウザーにドラッグアンドドロップするだけです（以下のコードに含まれています）。

BEEはもう簡単にできますか

from plotly.offline import plot
from plotly.graph_objs import *
import numpy as np

# x = np.random.randn(2000)
# y = np.random.randn(2000)

# Instead of simply calling plot(...), store your plot as a variable and pass it to displayHTML().
# Make sure to specify output_type='div' as a keyword argument.
# (Note that if you call displayHTML() multiple times in the same cell, only the last will take effect.)

p = plot(
  [
    Scatter3d(x=skills_df[0], y=skills_df[1], z=skills_df[2], text= skills_df['designation'], mode='markers', marker=Marker(color=skills_df['cluster_number'], size=3, opacity=0.5, colorscale='Viridis'))
  ],
  output_type='div'
#   filename='/dbfs/FileStore/tables/lnkdn_jobroles_viridis.html' turn it on to save the file
)