保存显示 Plotly Express 小部件的 Jupyter Notebook答案

【问题标题】：Save Jupyter Notebook with Plotly Express widgets displaying保存显示 Plotly Express 小部件的 Jupyter Notebook
【发布时间】：2019-12-30 16:56:16
【问题描述】：

我有一个 Jupyter 笔记本 (python)，我使用 plotly express 在笔记本中绘图以进行分析。我想与非编码人员共享此笔记本，并且仍然可以使用交互式视觉效果 - 但它似乎不起作用。

我尝试关注recommendations made here，但即使在保存小部件状态并使用nbconvert 之后，当我打开新的 HTML 文件时，视觉效果也不可用。

绘制的示例线如下所示：

import plotly_express as px
fig = px.scatter(
    df, 
    x='size', 
    y='size_y', 
    color='clients',
    hover_data=['id'], 
    marginal_y="histogram", 
    marginal_x="histogram"
)
fig.show()

【问题讨论】：

您能分享一个指向您笔记本的链接吗？你在用FigureWidget吗？如果您不是，那么只需 figure.show() 显示图表并导出为 HTML，对我来说没有问题。
我无法完全共享笔记本，但在我绘制的地方添加了一行代码。我使用了figure.show()，但它给出了相同的结果，即在导出到 html 时不显示数字
您使用的是哪个版本的 Jupyter 和 Nbconvert？您正在运行的 nbconvert 命令是什么？这对我有用...
nbconvert 5.4.1 和 jupyter 1.0.0（使用 Anaconda 2019.03）
我在尝试转换时也收到此警告：C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\nbconvert\filters\datatypefilter.py:41: UserWarning: Your element with mimetype(s) dict_keys(['application/vnd.plotly.v1+json']) is not able to be represented. mimetypes=output.keys())

标签： python jupyter-notebook plotly data-visualization plotly-express

【解决方案1】：

我同意@hamiq。使用新版本的 plotly 和 Dash，在 JupyterLab 中使用和使用交互式绘图都变得更加容易。这是我制作的教程的链接，它解释了如何开始使用 JupyterLab 和 JupyterDash。 https://youtu.be/QkOKkrKqI-k

我希望这对每个人的安装和设置有所帮助。

【讨论】：

【解决方案2】：

在单元格中运行plotly.offline.init_notebook_mode() 后，您可以通过文件菜单导出具有完全交互性的笔记本： File --> Export Notebook as... --> Export Notebook to HTML.

【讨论】：

这在 Visual Studio Code 交互模式下对我有用，它建立在 jupyter notebook 上。
这是一个困扰我好几个月的问题。完全成功！

【解决方案3】：

我遇到了类似的问题，但使用的是 JupyterLab。按照此处的说明进行操作：https://plot.ly/python/renderers/。

import plotly.io as pio
pio.renderers.keys()

我必须将以下 sn-p 添加到我的脚本中：

import plotly.io as pio
pio.renderers.default = 'jupyterlab'

之后导出为 HTML 对我有用。您可以阅读“覆盖默认渲染器”。

我想你会需要

pio.renderers.default = 'notebook'

【讨论】：

试过这样做，但在创建 html 版本时仍然出现错误：UserWarning: Your element with mimetype(s) dict_keys(['application/vnd.plotly.v1+json']) is not able to be represented. 我假设这与我看不到数字有关？
我认为渲染器将在较新版本的 plotly 中可用。 4.0 更新对此有一些信息：community.plot.ly/t/introducing-plotly-py-4-0-0/25639