如何更有效地使用来自 ipywidgets 的交互来绘制数据？答案

【问题标题】：how to use interact from ipywidgets more effectively to plot the data?如何更有效地使用来自 ipywidgets 的交互来绘制数据？
【发布时间】：2020-06-07 08:15:22
【问题描述】：

当我从事数据科学任务时，我想更好地绘制数据可视化图，所以我遇到了 python 交互。我以前使用过交互，但在这里我卡在下面的代码中。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def my_plot_2(t):
    j_theta_1T=[5.3148,4.0691,2.9895,2.076099,1.3287,0.74739,0.3321,0.08304,0,0.08304,0.3321,0.7473,1.3287,2.076099,2.9895,4.0691,5.3148]
    X_T=np.linspace(0,2,17)
    plt.figure(num=0, figsize=(6, 4), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')
    plt.plot(X_T,j_theta_1T,'b',t,j_theta_1T[0],'ro')
    plt.title('hypothesis_fixed_theta_function_of_X',fontsize=12)
    plt.xlabel('theta_1',fontsize=12)
    plt.ylabel('J_theta_1',fontsize=12)
    plt.grid(which='both')
    plt.show()

my_plot_2(0)

这是代码的结果

这里不是my_plot_2(0) 我想使用interact(my_plot_2, t=(0,2,0.125)) 来传递t 的多个值，然后使用j_theta_1T 中的一个值，并使用t 的每个传递值来绘制红点使用interact 创建的按钮从ipywidgets 指向跟踪曲线。

我应该如何从j_theta_1T 中一一获取值？

【问题讨论】：

你能把你的请求简化一点吗？你能举一个简单的例子来说明你希望t的不同输入发生什么吗？通常，输入小部件具有单个值，或者您从预先确定的输入列表中进行选择。您是否需要用户能够为t 输入多个值，或者只是从一个范围中进行选择？
@ac24 感谢您的关注。我想通过t 为interact 传递这个范围`(0,2,0.125)`，以便为t 创建滑块。现在t 从范围中选择了一个值（通过使用滑块），同时我想从列表中选择值'j_theta_1T' 以在曲线上绘制该点。如上所述t=0 和j_theta_1T[0]=5.3148 我画了一个红点。希望现在很清楚。

标签： python-3.x matplotlib interactive ipywidgets python-interactive

【解决方案1】：

这有点棘手，因为您需要一个浮点值输入，而且还需要用作列表的索引以获得正确的 y 值。


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import ipywidgets as ipyw

j_theta_1T=[5.3148,4.0691,2.9895,2.076099,1.3287,0.74739,0.3321,0.08304,0,0.08304,0.3321,0.7473,1.3287,2.076099,2.9895,4.0691,5.3148]
X_T=np.linspace(0,2,17)

def my_plot_2(t):

    plt.figure(num=0, figsize=(6, 4), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')
    plt.plot(X_T,j_theta_1T,'b',
             t/8,j_theta_1T[t],'ro')
    plt.title('hypothesis_fixed_theta_function_of_X',fontsize=12)
    plt.xlabel('theta_1',fontsize=12)
    plt.ylabel('J_theta_1',fontsize=12)
    plt.grid(which='both')
    plt.show()


ipyw.interact(
    my_plot_2,
    t=ipyw.IntSlider(min=0, 
                     max=(len(j_theta_1T)-1), 
                     step=1, 
                     value=0)
)

【讨论】：