Plotly FigureWidget
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 Figure 具有相同的调用签名，并且专为
Jupyter Notebook 和
JupyterLab 环境 制作。
go.FigureWiget() 函数返回一个带有默认 x 轴和
y 轴的空 FigureWidget 对象。
f = go.FigureWidget()
iplot(f)
给定下面是代码的输出-
FigureWidget 最重要的特性是生成的 Plotly 图形，它可以随着我们继续向其添加数据和其他布局属性而动态更新。
例如，将以下图形轨迹一一添加，查看动态更新的原始空图。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'
此小部件能够提供用于悬停、单击和选择点以及放大区域的事件侦听器。
在下面的示例中，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。单击该区域中将标记为红色的位置。
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制。我们首先构建一个
FigureWidget并添加一个
空散点图。
from ipywidgets import interact
fig = go.FigureWidget()
scatt = fig.add_scatter()
fig
我们现在定义一个
更新函数，它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。 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。更新函数由
ipywidgets 包 中的
@interact 装饰器 装饰。装饰器参数用于指定我们要扫过的参数范围。
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
Empty FigureWidget 现在以蓝色填充，
正弦曲线 a 和
b 分别为 3.6 和 4.3、在当前笔记本单元格下方，您将获得一组用于选择
a 和
b 值的滑块。还有一个下拉菜单可以选择跟踪颜色。这些参数在
@interact 装饰器 中定义。
