实际上是否可以将数据（回调）从mpld3传递给ipython？

Question

使用mpld3创建动画图片有很多惊人的可能性。 但是，似乎所有“移动部件”都是JavaScript的责任。 此外，互联网和Stack Overflow上有很多请求，人们直接要求这种可能性。

从python中的动态mpld3绘图中检索数据

拖动后获取点信息

如何“转储”使用LinkedBrush插件为mpld3选择的点数？

mpld3~选择点并获取它们的坐标？

其中有引用，但所有答案都错了，因为他们建议使用某种警报或标题。 然而，第二个链接最有趣，因为它建议添加一些HTML表单并按下按钮以从“client-javascript”将数据发送到“server-python”。 还有一个有趣的笔记本

http://nbviewer.jupyter.org/gist/aflaxman/11156203

这被很多人提到作为灵感来源 - 它将输出配置保存为.html文件。 也许这个硬盘交换可以用来通过python进一步处理这些信息。

更进一步，我发现了IPYwidgets ，有大量的例子，甚至是TRUE交互客户端 - 服务器的可能性。 从本质上讲，我们可以从基本的滑块和按钮开始，但后来我们看到在此基础上构建了一些更复杂的包：主要是bqplot ，以及其他一些继承的包。

我想要的 - 只是拖放图片上的一些点，然后将它们传递给iPython进行更多的绘图 - 它非常复杂，绝对无法移动到JavaScript。 但似乎尽管bqplot团队做了大量的工作，但你只能使用一些“预定义”的交互集，因此再次不包括拖放行为。

当我尝试（不是很深入）输入mpld3的源代码并修改它并可能与ipywidgets合并时，我遇到了许多不赞成使用的东西，代码发展得非常快，这与互联网上的现有示例不一致：大多数杨树都很旧，询问也很老。 所以我因为混乱而无能为力，许多例子由于缺乏向后兼容性而失败。

摘要。 我很高兴，如果有人提供了一些方法来拖放点并将他们的坐标传递给python，但这对我更有帮助 - 是能够以更“抽象的方式”从mpld3传递信息，以便其他案件可以包括在内。

Answer 1

问题问题已经过去差不多一年了。 嗯，答案不是关于mpld3 ，但我不坚持那种特殊的技术。 用户@Drew建议使用bqplot ，所以我发布了一个相关笔记本的链接

https://github.com/bloomberg/bqplot/blob/master/examples/Interactions/Interaction%20Layer.ipynb

来自bloomberg 。 如果您打开它，我建议您找到右上角的链接，该链接会将您重定向到带有图片的外部nbviewer。 几乎所有内容都包含在那里，我只是尝试重现一个简约的工作示例。

请注意，为了启动具有扩展名bqplot的jupyter notebook以及一些ipywidgets ，您可能需要做一些“魔术”才能使其正常工作。 你需要熟悉一些bash命令，比如jupyter install nbextension和jupyter nbextension enable 。 我个人不得不与bqplot斗争几个小时才能使它工作。 但这显然是一个单独的问题。

让我们尝试启动函数observe 。 测试函数my_callback(...)只打印事件。

%matplotlib inline
from bqplot import pyplot as plt

def my_callback(change):
    print change

scatt = plt.scatter([1,2,3],[4,5,6],enable_move=True)
scatt.observe(my_callback)
plt.show()

你得到一个像这样的好情节：

具有拖动点的附加功能。 拖动一个点后，您会看到一个打印的变化列表，这些变化是一个python结构，每个事件都在一个单独的行上。

{'owner'：，'new'：{u'hovered_point'：1}，'old'：traitlets.Undefined，'name'：'_ property_lock'，'type'：'change'}

{'所有者'：，'新'：1，'旧'：无，'名称'：'hovered_point'，'类型'：'更改'}

{'所有者'：，'新'：{}，'旧'：{u'hovered_point'：1}，'name'：'_ property_lock'，'type'：'change'}

{'所有者'：，'新'：{u'y'：{u'type'：u'float'，u'values'：[4,4.863453784620906,6]}，u'x'：{u'type '：u'float'，u'values'：[1，2.016078455307904,3]}}，'old'：{}，'name'：'_ property_lock'，'type'：'change'}

{'owner'：，'new'：array（[4.，4.86345378,6。]），'old'：array（[4,5,6]），'name'：'y'，'type'： '更改'}

{'owner'：，'new'：array（[1.，2.01607846,3。]），'old'：array（[1,2,3]），'name'：'x'，'type'： '更改'}

{'owner'：，'new'：{}，'old'：{u'y'：{u'type'：u'float'，u'values'：[4,4.863453784620906,6]}，u' x'：{u'type'：u'float'，u'values'：[1,20016078455307904,3]}}，'name'：'_ property_lock'，'type'：'change'}

{'所有者'：，'新'：{u'hovered_point'：无}，'old'：{}，'name'：'_ property_lock'，'type'：'change'}

{'所有者'：，'新'：无，'旧'：1，'名称'：'hovered_point'，'类型'：'更改'}

{'所有者'：，'新'：{}，'旧'：{u'hovered_point'：无}，'name'：'_ property_lock'，'type'：'change'}

我承认结构分解有点棘手，但经过一些仔细的扫视，我们注意到粗线的'name'等于'_property_lock' ，然后'new'子结构包含字段u'x'和u'y' ，它是“x”和“y”的Unicode。

然后你可以跟踪这些变化，并相应地在函数my_callback(...)运行一些python代码，你甚至可以在这个情节中画一些东西，或者创建一个新的等等。令人惊讶的是，这种方式有用，并且有了新的jupyter你甚至可以用小部件保存笔记本电脑，这完全是令人费解的。

Answer 2

您可以使用新的bqplot Scatter和Label执行此操作，它们都有一个enable_move参数，当您设置为True它们允许拖动点。 此外，当您drag您可以observe到Scatter或Label的x或y值的变化，并通过它触发python函数，从而生成新的图。

明白了吗？

Answer 3

这也不是mpld3 ，但这里有一个在jupyter notebook中使用bqplot的快速示例，受到Sergey的评论/问题的启发， 是否有可能将数据（回调）从mpld3传递到ipython？ 和谢尔盖和德鲁的答案。

首先，在anaconda环境中安装bqplot并打开笔记本

(... do whatever to make anaconda work for you....)

conda install bqplot

jupyter notebook

然后在第一个块中粘贴这个可调整的交互式散点图代码：

import numpy as np
from __future__ import print_function # So that this notebook becomes both Python 2 and Python 3 compatible
from bqplot import pyplot as plt

# 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)


# Creating a new Figure and setting it's title
plt.figure(title='An adjustable, extractable scatter plot')
# Let's assign the scatter plot to a variable
scatter_plot = plt.scatter(x_data, y_data)
plt.show()
scatter_plot.enable_move = True  # make the points movable

然后，在绘图出现后，单击并拖动一个或两个数据点，然后在下一个块中查看绘图中的更改：

print([x_data-scatter_plot.x,y_data-scatter_plot.y])

我原以为https://github.com/bloomberg/bqplot/blob/master/examples/Introduction.ipynb中的回调内容是必需的，但如果你想在修改上触发一些代码，你只需要这样做。

为此，请尝试以下方法：

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]
    #print (pdata)

# Hook up our function `foo` to the coordinates attributes (or Traits) of the scatter plot
scatter_plot.observe(foo, ['y','x'])

然后， x,y坐标上的更改会触发foo并更改全局变量pdata 。 您将看到foo()的打印输出附加到第一个块的输出，更新的pdata将可用于将来的代码块。