Rustの基礎 - グラフ - 版の履歴

Wiki: /* plottersで作成するグラフ : データ分析 */

2025-12-02T15:58:00Z

plottersで作成するグラフ : データ分析

← 古い版		2025年12月3日 (水) 00:58時点における版
150行目:		150行目:
	複数の系列 (今年度と前年度の比較等) を表示することにより、データの傾向を把握しやすくなる。<br>		複数の系列 (今年度と前年度の比較等) を表示することにより、データの傾向を把握しやすくなる。<br>
	<br>		<br>
	<syntaxhighlight lang="~~csv~~">		<syntaxhighlight lang="text">
	"month","current_year","previous_year"		"month","current_year","previous_year"
	"1","120","100"		"1","120","100"
266行目:		266行目:
	これらの設定により、グラフが読みやすくなる。<br>		これらの設定により、グラフが読みやすくなる。<br>
	<br>		<br>

	==== plottersで作成するグラフ : Webアプリケーション ====		==== plottersで作成するグラフ : Webアプリケーション ====
	plottersのメリットの1つは、バックエンドを切り替えるだけで、異なる出力形式に対応できる点である。<br>		plottersのメリットの1つは、バックエンドを切り替えるだけで、異なる出力形式に対応できる点である。<br>

Wiki: /* その他 */

2025-12-01T12:55:43Z

その他

差分を表示

2025年12月1日 (月) 12:12にWikiによる

2025-12-01T12:12:53Z

← 古い版		2025年12月1日 (月) 21:12時点における版
30行目:		30行目:

	== plottersライブラリ ==		== plottersライブラリ ==
			==== plottersライブラリとは ====
	plottersは、Rustで書かれたデータ可視化ライブラリである。<br>		plottersは、Rustで書かれたデータ可視化ライブラリである。<br>
	<br>		<br>
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	plottersについて詳しく知りたい場合は、[https://github.com/plotters-rs/plotters GitHubリポジトリ] や [https://docs.rs/plotters/latest/plotters/ 公式ドキュメント]を参照すること。<br>		plottersについて詳しく知りたい場合は、[https://github.com/plotters-rs/plotters GitHubリポジトリ] や [https://docs.rs/plotters/latest/plotters/ 公式ドキュメント]を参照すること。<br>
	また、[https://plotters-rs.github.io/book/ Plotters Developer's Guide]には、実践的なチュートリアルと豊富なサンプルコードが掲載されている。<br>		また、[https://plotters-rs.github.io/book/ Plotters Developer's Guide]には、実践的なチュートリアルと豊富なサンプルコードが掲載されている。<br>
	~~<br>~~<br>		<br>
			==== plottersで作成するグラフ : 基本 ====
	== plottersで作成するグラフ ==
	plottersでグラフを作成する基本的な流れを以下に示す。<br>		plottersでグラフを作成する基本的な流れを以下に示す。<br>
	<br>		<br>
134行目:		134行目:
	<br>		<br>
	また、draw_seriesメソッドで系列を描画した後、labelとlegendメソッドをチェーンすることにより、凡例に表示される情報を設定できる。<br>		また、draw_seriesメソッドで系列を描画した後、labelとlegendメソッドをチェーンすることにより、凡例に表示される情報を設定できる。<br>
	~~<br>~~<br>		<br>
			==== plottersで作成するグラフ : データ分析 ====
	== plottersで作成するグラフ : データ分析 ==
	統計分析では、外部ファイルからデータを読み込む場面が頻繁に発生する。<br>		統計分析では、外部ファイルからデータを読み込む場面が頻繁に発生する。<br>
	<br>		<br>
266行目:		265行目:
	<br>		<br>
	これらの設定により、グラフが読みやすくなる。<br>		これらの設定により、グラフが読みやすくなる。<br>
	~~<br>~~<br>		<br>
			==== plottersで作成するグラフ : Webアプリケーション ====
	== plottersで作成するグラフ : Webアプリケーション ==
	plottersのメリットの1つは、バックエンドを切り替えるだけで、異なる出力形式に対応できる点である。<br>		plottersのメリットの1つは、バックエンドを切り替えるだけで、異なる出力形式に対応できる点である。<br>
	<br>		<br>

Wiki: /* Rustでのグラフ描画について */

2025-12-01T08:36:52Z

Rustでのグラフ描画について

← 古い版		2025年12月1日 (月) 17:36時点における版
17行目:		17行目:
	eframe (egui) はRustの標準ライブラリではないため、プロジェクトのCargo.tomlに依存関係を追加する必要がある。<br>		eframe (egui) はRustの標準ライブラリではないため、プロジェクトのCargo.tomlに依存関係を追加する必要がある。<br>
	以下に示すように、Cargo.tomlの[dependencies]セクションに追加する。<br>		以下に示すように、Cargo.tomlの[dependencies]セクションに追加する。<br>
			<syntaxhighlight lang="toml">
	[dependencies]		[dependencies]
	eframe = "0.24"		eframe = "0.24"
	egui_plot = "0.24"		egui_plot = "0.24"
			</syntaxhighlight>
	<br>		<br>
	依存関係を追加した後、以下に示すコマンドを実行してライブラリをダウンロードしてビルドする。<br>		依存関係を追加した後、以下に示すコマンドを実行してライブラリをダウンロードしてビルドする。<br>

Wiki: /* plottersで作成するグラフ : データ分析 */

2025-12-01T08:34:27Z

plottersで作成するグラフ : データ分析

← 古い版		2025年12月1日 (月) 17:34時点における版
150行目:		150行目:
	<br>		<br>
	<syntaxhighlight lang="csv">		<syntaxhighlight lang="csv">
	"month","~~currentyear~~","~~previousyear~~"		"month","current_year","previous_year"
	"1","120","100"		"1","120","100"
	"2","135","110"		"2","135","110"

Wiki: /* plottersで作成するグラフ : データ分析 */

2025-12-01T08:29:13Z

plottersで作成するグラフ : データ分析

← 古い版		2025年12月1日 (月) 17:29時点における版
150行目:		150行目:
	<br>		<br>
	<syntaxhighlight lang="csv">		<syntaxhighlight lang="csv">
	"month","~~current_year~~","~~previous_year~~"		"month","currentyear","previousyear"
	"1","120","100"		"1","120","100"
	"2","135","110"		"2","135","110"

Wiki: /* plottersで作成するグラフ : データ分析 */

2025-12-01T08:18:40Z

plottersで作成するグラフ : データ分析

← 古い版		2025年12月1日 (月) 17:18時点における版
150行目:		150行目:
	<br>		<br>
	<syntaxhighlight lang="csv">		<syntaxhighlight lang="csv">
	month,current_year,previous_year		"month","current_year","previous_year"
	1,120,100		"1","120","100"
	2,135,110		"2","135","110"
	3,150,125		"3","150","125"
	4,145,130		"4","145","130"
	5,160,140		"5","160","140"
	6,175,155		"6","175","155"
	7,180,160		"7","180","160"
	8,185,165		"8","185","165"
	9,190,170		"9","190","170"
	10,195,175		"10","195","175"
	11,200,180		"11","200","180"
	12,210,185		"12","210","185"
	</syntaxhighlight>		</syntaxhighlight>
	<br>		<br>
	<syntaxhighlight lang="rust">		<syntaxhighlight lang="rust">

Wiki: /* plottersライブラリ */

2025-12-01T07:59:35Z

plottersライブラリ

← 古い版		2025年12月1日 (月) 16:59時点における版
40行目:		40行目:
	その他、バッチ処理でレポートを生成、大量のデータを一度に可視化する場合は、plottersが向いている。<br>		その他、バッチ処理でレポートを生成、大量のデータを一度に可視化する場合は、plottersが向いている。<br>
	<br>		<br>
	Cargo.~~tomlに以下の依存関係を追加する。~~<br>		Cargo.tomlに以下に示す依存関係を追加する。<br>
			<syntaxhighlight lang="toml">
	[dependencies]		[dependencies]
	plotters = "0.3"		plotters = "0.3"
			</syntaxhighlight>
	<br>		<br>
	plottersについて詳しく知りたい場合は、[https://github.com/plotters-rs/plotters GitHubリポジトリ] や [https://docs.rs/plotters/latest/plotters/ 公式ドキュメント]を参照すること。<br>		plottersについて詳しく知りたい場合は、[https://github.com/plotters-rs/plotters GitHubリポジトリ] や [https://docs.rs/plotters/latest/plotters/ 公式ドキュメント]を参照すること。<br>

Wiki: ページの作成:「== 概要 == ここでは、RustでGUIアプリケーションを作成し、グラフを表示する方法を記載する。

== Rustでのグラフ描画について == Rustには、グラフを描画するための複数のライブラリとアプローチが存在する。
主なアプローチとしては、以下に示すようなものがある。

* plotters : Rustネイティブのプロット作成ライブラリ eframe + egui_p…」

2025-12-01T07:47:11Z

ページの作成:「== 概要 == ここでは、RustでGUIアプリケーションを作成し、グラフを表示する方法を記載する。 == Rustでのグラフ描画について == Rustには、グラフを描画するための複数のライブラリとアプローチが存在する。 主なアプローチとしては、以下に示すようなものがある。 * plotters *: Rustネイティブのプロット作成ライブラリ * eframe + egui_p…」

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== 概要 ==
ここでは、RustでGUIアプリケーションを作成し、グラフを表示する方法を記載する。 
 

== Rustでのグラフ描画について ==
Rustには、グラフを描画するための複数のライブラリとアプローチが存在する。 
主なアプローチとしては、以下に示すようなものがある。 
 
* plotters
*: Rustネイティブのプロット作成ライブラリ
* eframe + egui_plot
*: GUIフレームワークとプロット機能の組み合わせ
*: eframe (egui) は、Rustで書かれたイミディエートモードGUIライブラリであり、WebAssemblyにも対応している。
* gtk-rs + Cairo
*: GTKとCairoを使用した描画
 
eframe (egui) はRustの標準ライブラリではないため、プロジェクトのCargo.tomlに依存関係を追加する必要がある。 
以下に示すように、Cargo.tomlの[dependencies]セクションに追加する。 
[dependencies]
eframe = "0.24"
egui_plot = "0.24"
 
依存関係を追加した後、以下に示すコマンドを実行してライブラリをダウンロードしてビルドする。 
cargo build
 
eframe（egui）について詳しく知りたい場合は、[https://github.com/emilk/egui GitHubリポジトリ] や [https://docs.rs/egui/latest/egui/ 公式ドキュメント]を参照すること。 
 

== plottersライブラリ ==
plottersは、Rustで書かれたデータ可視化ライブラリである。 
 
このライブラリの大きな特徴は、バックエンドに依存しない設計となっている点である。 
つまり、同じコードで、画像ファイル（PNG、JPEG）、ベクターグラフィックス（SVG）、HTMLキャンバス、ビットマップバッファ等、様々な出力形式にグラフを描画できる。 
 
plottersは、科学技術計算や統計分析の分野で特に威力を発揮する。 
グラフを画像ファイルやSVGとして出力する場合に適している。 
複雑な統計グラフ、ヒートマップ、3Dプロット、複数のサブプロットの配置等、高度な可視化要件にも対応できる柔軟性を持っている。 
また、パフォーマンスにも優れており、大量のデータポイントを効率的に描画できる。 
 
その他、バッチ処理でレポートを生成、大量のデータを一度に可視化する場合は、plottersが向いている。 
 
Cargo.tomlに以下の依存関係を追加する。 
[dependencies]
plotters = "0.3"
 
plottersについて詳しく知りたい場合は、[https://github.com/plotters-rs/plotters GitHubリポジトリ] や [https://docs.rs/plotters/latest/plotters/ 公式ドキュメント]を参照すること。 
また、[https://plotters-rs.github.io/book/ Plotters Developer's Guide]には、実践的なチュートリアルと豊富なサンプルコードが掲載されている。 
 

== plottersで作成するグラフ ==
plottersでグラフを作成する基本的な流れを以下に示す。 
 
# まず、描画先のバックエンドを作成する。
# 次に、描画領域（DrawingArea）を定義して、その中にチャートを構築する。
# 最後に、データ系列を描画する。
 
このフローは、他のプロットライブラリと比べると手続き的であるだが、細かい制御が可能になっている。 
 
以下の例では、sin関数とcos関数のグラフをPNG画像として出力している。 
<syntaxhighlight lang="rust">
use plotters::prelude::*;

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
// PNGファイルへの描画バックエンドを作成
// 画像サイズは800x600ピクセル
let root = BitMapBackend::new("output.png", (800, 600))
.into_drawing_area();

// 背景を白色で塗りつぶす
root.fill(&WHITE)?;

// チャートを構築する
// x軸の範囲: -3.14から3.14（-πからπ）
// y軸の範囲: -1.5から1.5
let mut chart = ChartBuilder::on(&root)
.caption("Sin波とCos波のグラフ", ("sans-serif", 40).into_font())
.margin(10)
.x_label_area_size(30)
.y_label_area_size(30)
.build_cartesian_2d(-3.14f64..3.14f64, -1.5f64..1.5f64)?;

// メッシュ (グリッド線) を描画
chart.configure_mesh().draw()?;

// Sin波のデータを生成して描画
// -π〜πまでを100分割してプロット
chart
.draw_series(LineSeries::new(
(-314..314).map(|x| {
let x = x as f64 / 100.0;
(x, x.sin())
}),
&RED,
))?
.label("y = sin(x)")
.legend(|(x, y)| PathElement::new(vec![(x, y), (x + 20, y)], &RED));

// Cos波のデータを生成して描画
chart
.draw_series(LineSeries::new(
(-314..314).map(|x| {
let x = x as f64 / 100.0;
(x, x.cos())
}),
&BLUE,
))?
.label("y = cos(x)")
.legend(|(x, y)| PathElement::new(vec![(x, y), (x + 20, y)], &BLUE));

// 凡例を描画
chart
.configure_series_labels()
.background_style(&WHITE.mix(0.8))
.border_style(&BLACK)
.draw()?;

// バックエンドに描画内容を書き込む
root.present()?;

println!("グラフをoutput.pngに保存しました");

Ok(())
}
</syntaxhighlight>
 
注目すべき点は、ChartBuilderを使ってチャートの設定を段階的に構築している部分である。 
captionでタイトルを設定、marginで余白を指定、ラベル領域のサイズを設定している。 
 
このようなビルダーパターンは、Rustで広く仕様されている設計手法である。 
 
また、draw_seriesメソッドで系列を描画した後、labelとlegendメソッドをチェーンすることにより、凡例に表示される情報を設定できる。 
 

== plottersで作成するグラフ : データ分析 ==
統計分析では、外部ファイルからデータを読み込む場面が頻繁に発生する。 
 
CSVファイルを扱うために、CSVクレートを使用する。 
そのため、Cargo.tomlに以下に示す設定を追加する。 
<syntaxhighlight lang="toml">
[dependencies]
plotters = "0.3"
csv = "1.3"
serde = { version = "1.0", features = ["derive"] }
</syntaxhighlight>
 
以下の例では、月ごとの売上データを記録したCSVファイルを読み込み、棒グラフとして可視化している。 
複数の系列 (今年度と前年度の比較等) を表示することにより、データの傾向を把握しやすくなる。 
 
<syntaxhighlight lang="csv">
month,current_year,previous_year
1,120,100
2,135,110
3,150,125
4,145,130
5,160,140
6,175,155
7,180,160
8,185,165
9,190,170
10,195,175
11,200,180
12,210,185
</syntaxhighlight>
 
<syntaxhighlight lang="rust">
use plotters::prelude::*;
use serde::Deserialize;
use std::error::Error;

// CSVの行を表す構造体
#[derive(Debug, Deserialize)]
struct SalesData {
month: u32,
current_year: f64,
previous_year: f64,
}

fn main() -> Result<(), Box<dyn Error>> {
// CSVファイルを読み込む
let mut reader = csv::Reader::from_path("data.csv")?;
let mut data: Vec<SalesData> = Vec::new();

for result in reader.deserialize() {
let record: SalesData = result?;
data.push(record);
}

// 描画の準備
let root = BitMapBackend::new("sales_chart.png", (1024, 768))
.into_drawing_area();
root.fill(&WHITE)?;

// チャートの構築
let mut chart = ChartBuilder::on(&root)
.caption("月別売上比較（今年度 vs 前年度）", ("sans-serif", 50))
.margin(20)
.x_label_area_size(40)
.y_label_area_size(50)
.build_cartesian_2d(0f64..13f64, 0f64..250f64)?;

// メッシュの設定と描画
chart
.configure_mesh()
.x_desc("月")
.y_desc("売上 (万円)")
.x_labels(12)
.y_labels(10)
.draw()?;

// 今年度のデータを棒グラフとして描画
chart.draw_series(
data.iter().map(|d| {
let x = d.month as f64;
// 棒の幅を0.3に設定し、x座標から0.15左にオフセット
Rectangle::new(
[(x - 0.15, 0.0), (x + 0.15, d.current_year)],
BLUE.filled(),
)
}),
)?
.label("今年度")
.legend(|(x, y)| Rectangle::new([(x, y - 5), (x + 15, y + 5)], BLUE.filled()));

// 前年度のデータを棒グラフとして描画
// 今年度の棒と重ならないように、少し右側にオフセット
chart.draw_series(
data.iter().map(|d| {
let x = d.month as f64 + 0.3;
Rectangle::new(
[(x - 0.15, 0.0), (x + 0.15, d.previous_year)],
RED.filled(),
)
}),
)?
.label("前年度")
.legend(|(x, y)| Rectangle::new([(x, y - 5), (x + 15, y + 5)], RED.filled()));

// 凡例を描画
chart
.configure_series_labels()
.background_style(&WHITE.mix(0.8))
.border_style(&BLACK)
.draw()?;

root.present()?;

println!("売上グラフをsales_chart.pngに保存しました");

Ok(())
}
</syntaxhighlight>
 
serdeクレートのDeserializeトレイトを使用して、CSVの各行を構造体に自動的にマッピングしている。 
これにより、型安全にデータを扱うことができ、コンパイル時にデータ構造の誤りを検出することができる。 
 
棒グラフの描画では、Rectangleを使用して各月の売上を矩形として表現している。 
今年度と前年度のデータを並べて表示するために、x座標を少しずつずらして配置している。 
このように細かい調整が可能なのが、plottersの柔軟性の高さを示している。 
 
また、configure_meshメソッドで軸のラベルや目盛りの数を詳細に制御できる。 
x_descとy_descで軸の説明を追加し、x_labelsとy_labelsで目盛りの数を指定している。 
 
これらの設定により、グラフが読みやすくなる。 
 

== plottersで作成するグラフ : Webアプリケーション ==
plottersのメリットの1つは、バックエンドを切り替えるだけで、異なる出力形式に対応できる点である。 
 
SVGはベクター形式のため、拡大しても画質が劣化せず、Webページへの埋め込みにも適している。 
 
BitMapBackendをSVGBackendに変更するだけで、その他はほとんど変更せずに済むという点である。 
<syntaxhighlight lang="rust">
use plotters::prelude::*;

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
// SVGファイルへの描画バックエンドを作成
let root = SVGBackend::new("output.svg", (800, 600))
.into_drawing_area();

root.fill(&WHITE)?;

let mut chart = ChartBuilder::on(&root)
.caption("Sin波とCos波のグラフ（SVG版）", ("sans-serif", 40))
.margin(10)
.x_label_area_size(30)
.y_label_area_size(30)
.build_cartesian_2d(-3.14f64..3.14f64, -1.5f64..1.5f64)?;

chart.configure_mesh().draw()?;

// Sin波を描画
chart
.draw_series(LineSeries::new(
(-314..314).map(|x| {
let x = x as f64 / 100.0;
(x, x.sin())
}),
&RED,
))?
.label("y = sin(x)")
.legend(|(x, y)| PathElement::new(vec![(x, y), (x + 20, y)], &RED));

// Cos波を描画
chart
.draw_series(LineSeries::new(
(-314..314).map(|x| {
let x = x as f64 / 100.0;
(x, x.cos())
}),
&BLUE,
))?
.label("y = cos(x)")
.legend(|(x, y)| PathElement::new(vec![(x, y), (x + 20, y)], &BLUE));

chart
.configure_series_labels()
.background_style(&WHITE.mix(0.8))
.border_style(&BLACK)
.draw()?;

root.present()?;

println!("グラフをoutput.svgに保存しました");

Ok(())
}
</syntaxhighlight>
 
生成されたSVGファイルは、Webブラウザで直接開いて表示できる。 
また、HTMLファイルに埋め込むことで、Webページ上でインタラクティブな要素として利用することも可能である。 
 
さらに、plottersはWebAssemblyにも対応しており、CanvasBackendを使用することにより、Webブラウザ上のHTMLキャンバス要素に直接描画することができる。 
これにより、完全にRustで記述したWebアプリケーションで、動的なグラフ表示を実現できる。 
 

== その他 ==
Rustでグラフ描画を行う場合、言語の特性として以下に示す事柄に注意する。 
 
Rustは所有権システムとライフタイムという独自の概念を持っており、これによりメモリ安全性とスレッド安全性が保証される。 
GUIアプリケーションにおいても、この恩恵を受けることができ、実行時エラーやメモリリークのリスクを大幅に減らすことができる。 
 
また、Rustはゼロコスト抽象化を提供するため、高レベルな記述でありながら、C/C++に匹敵するパフォーマンスを実現できる。 
これは、大量のデータをプロットする場合や、リアルタイムでグラフを更新する場合に特に有利である。 
 
Rustのエコシステムは活発に発展しており、新しいライブラリやツールが日々登場している。 
公式のクレートレジストリである[https://crates.io/ crates.io] や [https://docs.rs/ docs.rs]のドキュメントを定期的に確認することを推奨する。 
 

__FORCETOC__
[[カテゴリ:Rust]]