是否有类似于 matlabs 数据提示的数据提示 class 或在 python 破折号中编写脚本的方法？

Question

---更新--- 2018 年 1 月 27 日

调查后。我想我需要走一个不同的方向。 Python Dash 看起来是最好的选择，但我在弄清楚如何使图形动态化以及在单击数据点时向图形添加注释时仍然遇到一些问题。

我想以dash interactive graph first example and combine it with annotation functionality - an example of Annotation为例。

这正是我想要的，但我不确定如何在 python 版本的破折号中实现它 - Styling and Formatting Annotations

2018 年 1 月 20 日

我一直在寻找一种方法来编写类似于 Matlab 数据提示的数据提示工具或脚本作为 python 绘图版本。我没有成功，因为似乎没有很好地记录 plotly 中的 on_click 或 mouse_event 功能。我正在尝试创建一个脚本或 class，它将使用 python 与 plotly 交互，以执行与 Matlab 的数据提示工具类似的功能。

这是我目前所发现的。

此示例显示单击条形图。

此示例在单击时创建数据点。

这是鼠标事件处理 - mouse-events

这是最好的例子，但它是针对 javascript 的，我不确定是否有针对 python - plotlyjs-events

的例子

我正在使用Plotly的标准示例执行测试脚本，但还没有成功。感谢任何建议或帮助。

下面是plotly的标准示例。

import plotly
import plotly.graph_objs as go
import plotly.widgets.graph_widget as gw
# Create random data with numpy
import numpy as np

N = 1000
random_x = np.random.randn(N)
random_y = np.random.randn(N)

# Create a trace
trace = go.Scatter(
    x = random_x,
    y = random_y,
    mode = 'markers'
)

data = [trace]
plotly.offline.plot(data, filename='basic-scatter')

Answer 1

在搜索 plotly 和 dash 源代码以及示例之后。我能够想出一些简单的功能。这是一个开始，但它让我到达了我想去的地方。

import numpy as np
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output, Event
from textwrap import dedent as d
import json


import plotly.graph_objs as go

N = 1000
random_x = np.random.randn(N)
random_y = np.random.randn(N)

#Dash appliction boiler plate
app = dash.Dash()

app.css.config.serve_locally = True
app.scripts.config.serve_locally = True

styles = {
    'pre': {
        'border': 'thin lightgrey solid',
        'overflowX': 'scroll'
    }
}


# Edit your markup here
app.layout = html.Div([
    html.H1('Wielding Data'),
    dcc.Graph(id='basic-interactions'), 


    html.Div(className='row', children=[
        html.Div([
            dcc.Markdown(d("""
                **Hover Data**

                Mouse over values in the graph.
            """)),
            html.Pre(id='hover-data', style=styles['pre'])
        ], className='three columns'),

        html.Div([
            dcc.Markdown(d("""
                **Click Data**

                Click on points in the graph.
            """)),
            html.Pre(id='click-data', style=styles['pre']),
        ], className='three columns'),

        html.Div([
            dcc.Markdown(d("""
                **Selection Data**

                Choose the lasso or rectangle tool in the graph's menu
                bar and then select points in the graph.
            """)),
            html.Pre(id='selected-data', style=styles['pre']),
        ], className='three columns'),

        html.Div([
            dcc.Markdown(d("""
                **Zoom and Relayout Data**

                Click and drag on the graph to zoom or click on the zoom
                buttons in the graph's menu bar.
                Clicking on legend items will also fire
                this event.
            """)),
            html.Pre(id='relayout-data', style=styles['pre']),
        ], className='three columns')
    ])
])

@app.callback(
        Output('basic-interactions','figure'),
        [Input('basic-interactions','clickData')
         ])
def update_graph(clickData):
    if not clickData:
        x_value=[]
        y_value=[]

    else:
        x_value = clickData['points'][0]['x']
        y_value = clickData['points'][0]['y']

    return{'data': [go.Scatter(
                x=random_x,
                y=random_y,
                mode = 'markers'
                )          

            ],
            'layout': {'hovermode': 'closest',
                       'annotations':[{
                               'x':x_value,
                               'y':y_value,
                               'arrowhead': 6,
                               'xref':'x',
                               'yref':'y',
                               'text':'X:' + str(x_value) + '\n' + 'Y:' + str(y_value),
                               'ax':0,
                               'ay':-20}]}}


@app.callback(
    Output('hover-data', 'children'),
    [Input('basic-interactions', 'hoverData')])
def display_hover_data(hoverData):
    return json.dumps(hoverData, indent=2)


@app.callback(
    Output('click-data', 'children'),
    [Input('basic-interactions', 'clickData')])
def display_click_data(clickData): 
    print(clickData)
    return json.dumps(clickData, indent=2)


@app.callback(
    Output('selected-data', 'children'),
    [Input('basic-interactions', 'selectedData')])
def display_selected_data(selectedData):
    return json.dumps(selectedData, indent=2)

@app.callback(
    Output('relayout-data', 'children'),
    [Input('basic-interactions', 'relayoutData')])
def display_selected_data(relayoutData):
    return json.dumps(relayoutData, indent=2)

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=False)

是否有类似于 matlabs 数据提示的数据提示 class 或在 python 破折号中编写脚本的方法？

Is there a datatip class or way to script one in python dash similar to matlabs datatip?

python

plotly

plotly-dash