我想在 Jupyter notebook 中制作一些交互式绘图，其中绘图中的某些点可以由用户拖动。然后应将这些点的位置用作更新绘图的 Python 函数(在笔记本中)的输入。
这里已经完成了这样的事情:
http://nbviewer.ipython.org/github/maojrs/ipynotebooks/blob/master/interactive_test.ipynb
但回调是针对 Javascript 函数的。在某些情况下，更新情节的代码需要非常复杂，并且需要很长时间才能用 Javascript 重写。如有必要，我愿意在 Javascript 中指定可拖动点，但是否可以回调 Python 来更新绘图？
我想知道像 Bokeh 或 Plotly 这样的工具是否可以提供此功能。
最佳答案
你试过了吗bqplot ？ Scatter 有一个 enable_move 参数，当您设置为 True 时，它们允许拖动点。此外，当您拖动时，您可以观察到 Scatter 或 Label 的 x 或 y 值发生变化，并且通过它触发一个 python 函数，它又生成一个新的图。他们在 Introduction 中这样做笔记本。
Jupyter 笔记本代码:
# Let's begin by importing some libraries we'll need
import numpy as np
from __future__ import print_function # So that this notebook becomes both Python 2 and Python 3 compatible
# And creating some random data
size = 10
np.random.seed(0)
x_data = np.arange(size)
y_data = np.cumsum(np.random.randn(size) * 100.0)
from bqplot import pyplot as plt
# Creating a new Figure and setting it's title
plt.figure(title='My Second Chart')
# Let's assign the scatter plot to a variable
scatter_plot = plt.scatter(x_data, y_data)
# Let's show the plot
plt.show()
# then enable modification and attach a callback function:
def foo(change):
print('This is a trait change. Foo was called by the fact that we moved the Scatter')
print('In fact, the Scatter plot sent us all the new data: ')
print('To access the data, try modifying the function and printing the data variable')
global pdata
pdata = [scatter_plot.x,scatter_plot.y]
# First, we hook up our function `foo` to the colors attribute (or Trait) of the scatter plot
scatter_plot.observe(foo, ['y','x'])
scatter_plot.enable_move = True
关于javascript - Jupyter (IPython) notebook 中的交互式绘图，带有可拖动点，在拖动时调用 Python 代码，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30207912/
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