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📜  密谋-FigureWidget类

📅  最后修改于: 2020-11-29 07:10:29             🧑  作者: Mango

Plotly 3.0.0引入了一个新的Jupyter小部件类： plotly.graph_objs.FigureWidget 。它具有与我们现有的Figure相同的呼叫签名，并且是专门为Jupyter Notebook和JupyterLab环境制作的。

go.FigureWiget()函数返回具有默认x和y轴的空FigureWidget对象。

f = go.FigureWidget()
iplot(f)

下面给出的是代码的输出-

图小部件图

FigureWidget的最重要功能是生成的Plotly图形，并且在我们继续向其添加数据和其他布局属性时可以动态更新。

例如，一个一个地添加以下图形轨迹，并查看动态更新的原始空白图形。这意味着当绘图自动刷新时，我们不必一次又一次调用iplot()函数。 FigureWidget的最终外观如下所示-

f.add_scatter(y = [2, 1, 4, 3]);
f.add_bar(y = [1, 4, 3, 2]);
f.layout.title = 'Hello FigureWidget'

图小部件

该小部件具有事件侦听器功能，用于悬停，单击和选择点以及放大区域。

在以下示例中，对FigureWidget进行了编程，以响应绘图区域上的单击事件。小部件本身包含带有标记的简单散点图。鼠标单击位置标记有不同的颜色和大小。

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
f = go.FigureWidget([go.Scatter(x=x, y=y, mode='markers')])

scatter = f.data[0]
colors = ['#a3a7e4'] * 100

scatter.marker.color = colors
scatter.marker.size = [10] * 100
f.layout.hovermode = 'closest'
def update_point(trace, points, selector):

c = list(scatter.marker.color)
s = list(scatter.marker.size)
for i in points.point_inds:

c[i] = 'red'
s[i] = 20

scatter.marker.color = c
scatter.marker.size = s
scatter.on_click(update_point)
f

在Jupyter笔记本中运行以上代码。显示散点图。单击该区域中将被标记为红色的位置。

位置

Plotly的FigureWidget对象还可以使用Ipython自己的窗口小部件。在这里，我们使用ipwidgets模块中定义的交互控制。我们首先构造一个FigureWidget并添加一个空的散点图。

from ipywidgets import interact
fig = go.FigureWidget()
scatt = fig.add_scatter()
fig

现在，我们定义一个更新函数，该函数输入频率和相位并设置上面定义的散射轨迹的x和y属性。来自ipywidgets模块的@interact装饰器用于创建一组简单的小部件，以控制绘图的参数。更新函数由ipywidgets包中的@interact装饰器装饰。装饰器参数用于指定我们要扫描的参数范围。

xs = np.linspace(0, 6, 100)
@interact(a = (1.0, 4.0, 0.01), b = (0, 10.0, 0.01), color = ['red', 'green', 'blue'])
def update(a = 3.6, b = 4.3, color = 'blue'):
with fig.batch_update():
scatt.x = xs
scatt.y = np.sin(a*xs-b)
scatt.line.color = color

现在，将空的FigureWidget填充为蓝色，正弦曲线a和b分别为3.6和4.3。在当前笔记本单元下方，您将获得一组用于选择a和b值的滑块。还有一个下拉菜单选择迹线颜色。这些参数在@interact装饰器中定义。

交互装饰器