在 jupyter 中 [每隔几秒] 更新 plotly 图形

Question

我是 plotly python 包的新手，遇到过这样的问题：
有一个 pandas 数据框正在循环更新，我必须使用 plotly 从中绘制数据。
一开始所有df.response 值都是None，然后它开始填充它。这是一个例子：
at the beginning
after it starts to fill
我想巧妙地对这些变化做出反应，但我不知道如何以最“规范”和简单的方式来做到这一点。 （如果数据更新循环和情节更新能够同时工作，那就太好了，但如果情节每隔几秒钟就会做出反应，那也很好）。我发现了一些功能，但并不完全了解它们的工作原理：

import plotly.graph_objects as go
import cufflinks as cf
from plotly.offline import init_notebook_mode

init_notebook_mode(connected=True)
cf.go_offline()

fig = go.Figure(data=go.Heatmap(z=df.response,
                                x=df.currents,
                                y=df.frequencies))

fig.update_layout(datarevision=???) # This one

...

Answer 1

• 如果您想在数据到达时进行更新，您需要一种事件/中断处理方法
• 此示例使用时间作为事件/中断，dash Interval
• 通过将其他数据连接到数据帧来模拟更多数据，然后更新 回调 中的 figure

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
import pandas as pd
from jupyter_dash import JupyterDash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output, State

# initialise dataframe and figure
df = pd.DataFrame({"response":[], "currents":[], "frequencies":[]})
fig = go.Figure(data=go.Heatmap(z=df.response,
                                x=df.currents,
                                y=df.frequencies))



# Build App
app = JupyterDash(__name__)
app.layout = html.Div(
    [
        dcc.Graph(id="heatmap", figure=fig),
        dcc.Interval(id="animateInterval", interval=400, n_intervals=0),
    ],
)

@app.callback(
    Output("heatmap", "figure"),
    Input("animateInterval", "n_intervals"),
    State("heatmap", "figure")
)
def doUpdate(i, fig):
    global df
    df = pd.concat([df, pd.DataFrame({"response":np.random.uniform(1,5,100), "currents":np.random.randint(1,20,100), "frequencies":np.random.randint(1,50,100)})])

    return go.Figure(fig).update_traces(go.Heatmap(z=df.response,
                                x=df.currents,
                                y=df.frequencies))


# Run app and display result inline in the notebook
app.run_server(mode="inline")