单击一个点后，用相关数据绘制散点图更新表答案

【问题标题】：Plotly scatter update a table with related data after clicking a point单击一个点后，用相关数据绘制散点图更新表
【发布时间】：2022-01-02 11:31:32
【问题描述】：

我希望能够在 Python 中单击 Plotly 散点图中的一个点后使用相关信息更新表格。或者换句话说，当我单击散点图中的一个点（更具体地说是 UMAP 图）时，表格将显示该集群（物种）的数据，我正在使用 Scikit-learn Iris 数据集进行尝试。

from umap import UMAP
import plotly.express as px
from sklearn.datasets import load_iris

df = px.data.iris()

features = df.loc[:, :'petal_width']

umap_2d = UMAP(n_components=2, init='random', random_state=0)

proj_2d = umap_2d.fit_transform(features)

fig = px.scatter(
    proj_2d, x=0, y=1,
    color=df.species, 
    labels={'color': 'species'}
)
fig.show()

我正在创建表格，使用来自https://datahub.io/machine-learning/iris 的 iris 数据集 csv 文件：

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go

iris_df = pd.read_csv("iris_csv.csv")
table = go.Figure(data=[go.Table(
    header=dict(values=list(iris_df.columns),
                fill_color='paleturquoise',
                align='left'),
    cells=dict(values=[iris_df.sepallength, iris_df.sepalwidth, iris_df.petallength, iris_df.petalwidth, iris_df.species],
               fill_color='lavender',
               align='left'))
])

table.show()

我的想法是使用 'on_click' 函数使用基于点的“物种”标签的过滤器来更新表格。然而，到目前为止，我所尝试的一切都失败了，这对我来说相当新。任何想法将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python plotly plotly-dash plotly-python

【解决方案1】：

这是一种在 jupyter notebook 中使用 ipywidgets 的方法。我仍在尝试找到一种将其嵌入网页的方法...

import plotly.graph_objs as go
import plotly.express as px
import umap.umap_ as umap
from umap import UMAP
from ipywidgets import HBox, VBox


df = px.data.iris()


features = df.loc[:, :'petal_width']

umap = UMAP(n_components=2, init='random', random_state=0)

projection = umap.fit_transform(features)
print(projection)

cs = [[0, '#EF553B'], [0.5, '#636EFA'], [1.0, '#00CC96']]

f = go.FigureWidget([go.Scatter(
    x = projection[:,0],
    y = projection[:,1],
    mode = 'markers', 
    marker=dict(
        size=10,
        color=df['species_id'],
        colorscale=cs,
        line=dict(
            width=1,
            color='Black'
        )
    )
)])
scatter = f.data[0]


t = go.FigureWidget([go.Table(
    header=dict(values=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species', 'species_id'],
                fill = dict(color='#C2D4FF'),
                align = ['left'] * 5),
    cells=dict(values=[df[col] for col in ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species', 'species_id']],
               fill = dict(color='#F5F8FF'),
               align = ['left'] * 5))])

def selection_fn(trace,points,selector):
    t.data[0].cells.values = [df.loc[points.point_inds][col] for col in ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species', 'species_id']]

scatter.on_selection(selection_fn)


VBox((HBox(),f,t))

有什么想法吗？

【讨论】：