LightningChart Python で利用可能なチャートの一部をご紹介します。
データ サイエンス、エンジニアリング、金融分野など、多岐にわたる用途に対応します。
時系列データの推移やトレンドを可視化します。数百万点のデータ ポイントでも高速に描画できます。
2 つの変数間の相関関係を表示します。大量のデータ ポイントをリアルタイムにプロットするのに適しています。
データの密度や強度を色の濃淡で表現します。動的なデータ更新にもスムーズに対応します。
折れ線グラフの下部を塗りつぶし、数量の大きさを強調します。積層エリア チャートも作成可能です。
データのばらつきや分布を箱ひげ図で可視化します。統計解析や品質管理でよく使用されます。
カテゴリごとの値を比較します。縦棒、横棒、積み上げなど、多様なスタイルに対応しています。
3 次元空間でのデータの推移を表現します。視点を自由に回転させてデータを分析できます。
3 つの変数を持つデータを 3D 空間にプロットします。点群データの可視化に最適です。
3D 空間での曲面データを描画します。地形データや科学技術計算の結果表示に使用されます。
3D モデルや構造解析の結果をメッシュ(網目)状に表示します。ワイヤーフレーム表示も可能です。
3D 空間で複数のデータセットの分布を比較します。複雑な統計データの解析に役立ちます。
極座標系で領域を塗りつぶしてデータを表示します。周期的なデータの可視化に適しています。
極座標系でデータの強度を色で表現します。円形のセンサー データなどの可視化に使用されます。
極座標系で多角形を描画します。レーダー チャートのような表現が可能です。
極座標系にデータ ポイントをプロットします。角度と距離で位置が決まるデータの表示に最適です。
極座標系でデータ ポイントを線で結びます。オーディオ解析や振動解析などで利用されます。
極座標系で扇形の領域を表示します。特定の角度範囲や距離範囲を強調するのに便利です。
複数の変数を放射状に配置して比較します。性能評価や特性分析によく使われます。
値をメーター形式で表示します。ダッシュボードでの KPI 表示やステータス監視に適しています。
全体に対する各要素の構成比を表示します。2D および 3D 表示に対応しています。
プロセスの各段階でのデータの絞り込みを漏斗状に表現します。営業パイプラインの可視化などに使用します。
階層構造を持つデータをピラミッド状に表示します。人口ピラミッドや組織構造の可視化に適しています。
階層データを入れ子になった長方形で表現します。データの規模と構成比を同時に把握できます。
地理データに基づき、地図上にデータを可視化します。地域ごとの統計情報の表示に最適です。
複数のチャートを 1 つの画面にまとめて表示します。グリッド レイアウトで自由に配置できます。
金融商品の価格変動(始値、高値、安値、終値)をローソク足で表示します。テクニカル分析に必須のチャートです。
金融データの価格変動をバー(棒)で表示します。OHLC(始値、高値、安値、終値)の確認に使用されます。
終値などを線で結んで価格推移を表示します。長期的なトレンドの把握に適しています。
ライン チャートの下部を塗りつぶしたチャートです。価格のボリューム感を視覚的に強調します。
ローソク足のノイズを軽減し、トレンドを明確にするためのチャートです。日本の伝統的なテクニカル指標です。
時間の経過を無視し、価格変動のみに基づいてブロックを描画します。トレンドの転換点を捉えるのに役立ちます。
価格が一定額以上変動したときのみ線を描画します。需要と供給のバランスを見るのに適しています。
価格の上昇を「X」、下降を「O」で記録します。時間の概念を持たない純粋な価格変動チャートです。