Plotly -FigureWidget 类

Plotly 3.0.0 引入了一个新的 Jupyter 小部件类：plotly.graph_objs.FigureWidget。它与我们现有的图具有相同的调用签名，并且是专门为Jupyter Notebook和JupyterLab 环境制作的。

go.FigureWiget () 函数返回一个具有默认 x 轴和y轴的空FigureWidget 对象。

f = go.FigureWidget()
iplot(f)

下面给出的是代码的输出 -

图小工具图

FigureWidget 最重要的功能是生成的 Plotly 图形，并且当我们继续向其中添加数据和其他布局属性时，它可以动态更新。

例如，将以下图形轨迹一一添加，即可看到原始空图形动态更新。这意味着我们不必一次又一次地调用 iplot() 函数，因为绘图会自动刷新。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'
图部件

该小部件能够进行事件侦听器，用于悬停、单击、选择点以及放大区域。

在以下示例中，FigureWidget 被编程为响应绘图区域上的单击事件。小部件本身包含一个带有标记的简单散点图。鼠标点击的位置用不同的颜色和大小标记。

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 Notebook 中运行以上代码。显示散点图。单击区域中将以红色标记的位置。

地点

Plotly 的 FigureWidget 对象也可以使用Ipython自己的小部件。在这里，我们使用ipwidgets模块中定义的交互控件。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点迹线的 x 和y属性。ipywidgets 模块中的@interact 装饰器用于创建一组简单的小部件来控制绘图的参数。更新函数使用ipywidgets 包中的@interact 装饰器进行装饰。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

空的 FigureWidget 现在填充为蓝色，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，您将看到一组用于选择a和b值的滑块。还有一个下拉菜单可以选择跟踪颜色。这些参数在@interact 装饰器中定义。

交互装饰器