Python和Matplotlib:在Jupyter Notebook中实现3D绘图的交互性

Question

我使用Jupyter Notebook对数据集进行分析。笔记本中有很多情节，其中一些是3d情节。

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我想知道是否有可能让3d绘图具有交互性，这样我以后可以更详细地使用它？

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

我的想法是：

1. matplotlib，%qt

这不适合我的情况，因为我需要在3d打印后继续打印。%qt将干扰以后的绘图。

2. mpld3

在我的情况下，mpld3几乎是理想的，不需要重写任何东西，与matplotlib兼容。但是，它只支持二维打印。我没有看到任何关于3D (https://github.com/mpld3/mpld3/issues/223)的计划。

3. bokeh + visjs

在bokeh画廊中没有找到任何实际的3d绘图示例。我只找到了使用visjs的https://demo.bokeh.org/surface3d。

4. Javascript 3D绘图？

由于我需要的只是line和surce，是否可以在浏览器中使用js将数据传递到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

请参阅jakevdp回复here

针对JupyterLab用户的编辑：

按照instructions安装jupyter-matplotlib

则不再需要上面的魔术命令，如下例所示：

# 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reply；我的ipyvolume确实非常令人印象深刻(而且很有用！)

Answer 2

the documentation shows live demos，有一个名为ipyvolume的新库可以做你想做的事情。当前版本不支持网格和线条，但git代码库中的master支持(0.4版)。(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绘图。

为此，您首先需要通过运行以下命令来安装Plotly：

pip install plotly

您可能还希望通过运行以下命令来升级库：

pip install plotly --upgrade

然后，在你的Jupyter Notebook中，你可以这样写：

# 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)

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

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