Python和Matplotlib:在Jupyter Notebook中进行3D绘图交互

Question

我使用Jupyter Notebook来分析数据集.笔记本中有很多情节,其中一些是3d图.

我想知道是否有可能使3d绘图具有交互性,所以我可以稍后再详细介绍它？

也许我们可以在上面添加一个按钮？点击它可以弹出一个3d图,人们可以缩放,平移,旋转等.

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我的思想:

1. matplotlib,%qt

这不适合我的情况,因为我需要在3d情节之后继续绘图.%qt会影响以后的情节.

2. mpld3

mpld3在我的情况下几乎是理想的,不需要重写任何东西,与matplotlib兼容.但是,它只支持2D绘图.我没有看到任何有关3D的计划(https://github.com/mpld3/mpld3/issues/223).

散景+ visjs

没有在bokeh图库中找到3d绘图的任何实际示例.我只找到使用的https://demo.bokehplots.com/apps/surface3dvisjs.

4. Javascript 3D情节？

因为我需要的只是直线和外观,是否可以使用浏览器中的js将数据传递给js plot以使其具有交互性？(然后我们可能还需要添加3d轴.)这可能类似于visjs,和mpld3.

Answer 1

尝试:

%matplotlib notebook

看到jakevdp 在这里回复

编辑JupyterLab用户:

按照说明安装jupyter-matplotlib

然后不再需要上面的魔术命令,如示例中所示:

# Enabling the `widget` backend.
# This requires jupyter-matplotlib a.k.a. ipympl.
# ipympl can be install via pip or conda.
%matplotlib widget
# aka import ipympl

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([0, 1, 2, 2])
plt.show()

最后,请注意Maarten Breddels的回复 ; 恕我直言ipyvolume确实非常令人印象深刻(和有用!).

Answer 2

有一个名为ipyvolume的新库可以做你想要的,文档显示现场演示.当前版本不执行网格和线条,但是git repo中的master会执行(与版本0.4一样).(免责声明:我是作者)

Answer 3

您可以使用Plotly库。它可以直接在Jupyter Notebook中渲染交互式3D图。

为此，您首先需要通过运行以下命令安装Plotly：

pip install plotly

您可能还想通过运行以下命令来升级库：

pip install plotly --upgrade

之后，在Jupyter Notebook中，您可以编写如下内容：

# Import dependencies
import plotly
import plotly.graph_objs as go

# Configure Plotly to be rendered inline in the notebook.
plotly.offline.init_notebook_mode()

# Configure the trace.
trace = go.Scatter3d(
    x=[1, 2, 3],  # <-- Put your data instead
    y=[4, 5, 6],  # <-- Put your data instead
    z=[7, 8, 9],  # <-- Put your data instead
    mode='markers',
    marker={
        'size': 10,
        'opacity': 0.8,
    }
)

# Configure the layout.
layout = go.Layout(
    margin={'l': 0, 'r': 0, 'b': 0, 't': 0}
)

data = [trace]

plot_figure = go.Figure(data=data, layout=layout)

# Render the plot.
plotly.offline.iplot(plot_figure)

结果，以下图表将在Jupyter Notebook中为您绘制，并且您将能够与其进行交互。当然，您将需要提供您的特定数据，而不是建议的数据。

Answer 4

在此列表中缺少Plotly。我已经链接了python绑定页面。它绝对具有动画和交互式3D图表。而且由于它是开源的，所以大多数都可以脱机使用。当然，它正在与Jupyter合作