最終投稿日：2022年6月18日
Django（グラフ表示）
DJANGOでグラフ表示
ライブラリ「matplotlib」を使います。
複数グラフを表示する場合は参考のやり方では上手くいかなかったので、表示できた方法をサンプルとしています。
基本的な処理の流れとしては、img タグの URL を views.py のメソッドにつなげます。
そのメソッドでグラフを作成し、respons として画像データを返却します。
複数グラフを表示する場合は参考のやり方では上手くいかなかったので、表示できた方法をサンプルとしています。
基本的な処理の流れとしては、img タグの URL を views.py のメソッドにつなげます。
そのメソッドでグラフを作成し、respons として画像データを返却します。
● hoge.html ※gp_time アプリの name=view_plot を逆引き <img src="{% url 'gp_time:view_plot' %}"> ● urls.py app_name = 'gp_time' urlpatterns = [ ～ 省略 ～ url(r'^view_plot', view_plot, name='view_plot'), ] ● views.py from django.http import HttpResponse from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas import matplotlib.pyplot as plt def view_plot(request): data1 = [95.238, 100.505, 130.679, 116.55, 95.721, 95.369, 95.521, 95.695, 95.815, 95.721, 95.969, 96.179, 96.097, 96.296, 96.494, 96.432, 96.593, 99.31, 114.708, 94.696, 94.453, 94.661, 94.613, 95.033, 96.302, 94.589, 94.727, 94.944, 94.953, 95.502, 95.315, 94.887, 94.88, 95.089, 94.729, 94.812, 94.591, 94.597, 94.748, 94.8, 95.077, 94.985, 95.078, 95.141, 95.482, 95.437, 95.019, 95.266, 95.302, 95.334, 95.406, 95.412, 95.805, 95.778, 95.947, 96.625, 97.033] data2 = [103.446, 109.218, 128.522, 113.636, 96.932, 95.913, 96.551, 95.436, 95.861, 96.253, 95.766, 95.866, 96.254, 96.35, 96.089, 96.054, 96.153, 96.127, 96.276, 95.978, 96.174, 96.046, 96.113, 96.373, 96.927, 100.383, 114.547, 94.126, 94.274, 94.595, 94.421, 94.376, 94.373, 94.424, 94.309, 94.357, 95.084, 94.292, 94.377, 94.191, 94.678, 94.444, 94.54, 94.784, 94.94, 97.091, 95.073, 95.012, 95.385, 94.671, 93.953, 93.987, 94.829, 94.95, 94.558, 94.122, 94.992] data3 = [96.705, 101.541, 129.303, 116.756, 96.329, 95.692, 95.756, 95.939, 95.885, 95.925, 96.267, 96.126, 96.071, 96.274, 96.207, 96.296, 96.084, 96.364, 96.325, 99.344, 116.583, 93.74, 94.729, 94.586, 94.43, 95.012, 94.999, 94.633, 94.628, 95.011, 95.344, 95.028, 94.922, 94.986, 95.493, 94.985, 95.235, 95.216, 95.206, 95.385, 94.874, 95.186, 95.744, 94.546, 94.632, 94.491, 95.188, 94.733, 95.198, 94.648, 94.46, 94.599, 94.622, 95.428, 95.614, 96.364, 96.972] data4 = [100.323, 104.485, 129.434, 117.989, 97.616, 96.957, 96.862, 97.935, 98.113, 97.029, 97.028, 97.113, 97.152, 97.084, 99.656, 116.448, 95.725, 97.218, 96.263, 96.368, 95.585, 95.973, 96.007, 96.223, 96.245, 96.15, 96.089, 96.066, 95.978, 96.105, 96.421, 96.281, 96.446, 99.077, 116.049, 95.291, 95.04, 95.123, 95.417, 95.052, 94.943, 95.021, 95.056, 94.94, 94.938, 94.863, 95.081, 95.328, 95.131, 94.901, 95.185, 95.109, 95.142, 95.006, 95.251, 95.313, 95.55] # 領域のサイズ指定 fig = plt.figure(figsize=(12,8)) a5 = fig.add_subplot(111) # １つ目のグラフ a5.plot(data1 ,marker='<', linestyle='-', markersize=5,label='y1') a44 = fig.add_subplot(111) # ２つ目のグラフ a44.plot(data2, marker='.', linestyle='--', markersize=5,label='y1') a77 = fig.add_subplot(111) # ３つ目のグラフ a77.plot(data3, marker='v', linestyle='-.', markersize=5,label='y1') a10 = fig.add_subplot(111) # ４つ目のグラフ a10.plot(data4, marker='^', linestyle=':', markersize=5,label='y1') # グラフタイトル plt.title('タイトル', fontsize=18,color='#ff0000') # 横軸のラベル plt.xlabel('LAP数', fontsize=14) # 縦軸のラベル plt.ylabel('LapTime', fontsize=14) # 横軸の表示する値の幅 plt.xlim(1, 58) # 縦軸の表示する値の幅 plt.ylim(93.5, 98) # グリッドを表示 plt.grid(True) # 凡例を表示（bbox_to_anchor は領域の外に凡例を表示する(1,1)で右上） plt.legend(loc='upper left',title='凡例',bbox_to_anchor=(1,0.5)) canvas=FigureCanvas(fig) response=HttpResponse(content_type='image/png') canvas.print_png(response) # 返却 return response【メモ】
python manage.py runserver から実行するぶんには上記のコードでグラフは表示されます。
しかし apache 経由で実行する場合はプラグインである qwindows.dll が必要となります。（anaconda をインストールしていればあります）
これを読み込むには環境変数に以下を設定するか、QT_PLUGIN_PATH=C:\Users\xxxx\Anaconda3\Library\plugins （パスは要確認）
直接 django 内に環境変数を記述します。
os.environ['QT_PLUGIN_PATH'] = 'C:\\Users\\****\\Anaconda3\\Library\\plugins'
【注意】
しかし apache 経由で実行する場合はプラグインである qwindows.dll が必要となります。（anaconda をインストールしていればあります）
これを読み込むには環境変数に以下を設定するか、QT_PLUGIN_PATH=C:\Users\xxxx\Anaconda3\Library\plugins （パスは要確認）
直接 django 内に環境変数を記述します。
os.environ['QT_PLUGIN_PATH'] = 'C:\\Users\\****\\Anaconda3\\Library\\plugins'
上記メモの通り設定すると apache 経由でもグラフを表示できるのですが、ひとつ不思議な事があります。
それは、apache を立ち上げすぐにグラフを表示しようとすると処理が終わらずフリーズします。
これを回避するには理由はわかりませんが、apache を立ち上げた後にグラフを処理しない画面で約１分待機する事です。
最初にこの待機をすると、以降はグラフを表示する画面へ遷移すると瞬時に表示されます。
また、他のブラウザ他のPCからも問題なくグラフは表示されるので、本当に apache を立ち上げた際に１回のみ１分待機させれば良いです。
本当に不思議なのですが、matplotlib をインポートしている処理は関係なく、wsgi.py を処理させて１分待機すれば問題ありません。
それは、apache を立ち上げすぐにグラフを表示しようとすると処理が終わらずフリーズします。
これを回避するには理由はわかりませんが、apache を立ち上げた後にグラフを処理しない画面で約１分待機する事です。
最初にこの待機をすると、以降はグラフを表示する画面へ遷移すると瞬時に表示されます。
また、他のブラウザ他のPCからも問題なくグラフは表示されるので、本当に apache を立ち上げた際に１回のみ１分待機させれば良いです。
本当に不思議なのですが、matplotlib をインポートしている処理は関係なく、wsgi.py を処理させて１分待機すれば問題ありません。
