python预测图如何交互

在Python中创建交互式预测图可以通过使用Plotly、Bokeh、Dash等库实现，这些库提供了丰富的功能来提升数据可视化的交互性。Plotly支持多种图表类型、提供交互式工具栏和动画功能，Bokeh允许用户创建高性能的交互式图表并轻松与网页集成，Dash则是基于Flask的Python框架，适合构建数据驱动的Web应用程序。本文将详细介绍如何使用这些工具创建交互式预测图。

一、PLOTLY的使用

Plotly是一个开源的Python库，可以用于创建高质量的交互式图表。它支持多种图表类型，如折线图、散点图、柱状图等，非常适合用于数据科学和机器学习中的数据可视化。

1、安装和基础用法

首先，安装Plotly库：

pip install plotly

安装完成后，可以使用Plotly创建简单的图表。以下是一个使用Plotly创建折线图的示例：

import plotly.graph_objs as go
import plotly.express as px
import numpy as np
创建数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)
创建折线图
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines'))
显示图表
fig.show()

2、创建交互式预测图

使用Plotly，可以通过添加滑块和按钮来增强图表的交互性。例如，可以为预测模型添加滑块，以选择不同的时间段进行预测：

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
创建数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)
创建滑块
sliders = [dict(
    active=10,
    currentvalue={"prefix": "Frequency: "},
    pad={"t": 50},
    steps=[dict(label=str(i), method="update", args=[{"y": [np.sin(i*x)]}]) for i in range(1, 11)]
)]
创建图表
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines'))
fig.update_layout(sliders=sliders)
显示图表
fig.show()

二、BOKEH的使用

Bokeh是另一个强大的Python库，专注于创建交互式和可扩展的数据可视化图表，适合在浏览器中显示。

1、安装和基础用法

首先，安装Bokeh库：

pip install bokeh

安装完成后，可以创建一个简单的交互式图表。以下是使用Bokeh创建的散点图示例：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
import numpy as np
输出到notebook
output_notebook()
创建数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
创建散点图
p = figure(title="Simple Scatter Plot", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.scatter(x, y, size=10, color="navy", alpha=0.5)
显示图表
show(p)

2、创建交互式预测图

Bokeh支持多种交互功能，如工具提示、缩放、平移等。以下是一个使用Bokeh创建交互式预测图的示例：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import Slider
from bokeh.layouts import column
from bokeh.io import curdoc
import numpy as np
创建数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)
创建图表
p = figure(title="Interactive Prediction Plot", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
line = p.line(x, y, line_width=2)
创建滑块
slider = Slider(start=0.1, end=10, value=1, step=0.1, title="Frequency")
更新函数
def update(attr, old, new):
    line.data_source.data['y'] = np.sin(slider.value * x)
slider.on_change('value', update)
布局
layout = column(p, slider)
添加到文档
curdoc().add_root(layout)

三、DASH的使用

Dash是由Plotly开发的Web应用程序框架，专为数据驱动的应用程序设计，适合用于构建交互式预测图。

1、安装和基础用法

首先，安装Dash库：

pip install dash

安装完成后，可以创建一个简单的Dash应用程序。以下是一个展示折线图的Dash应用示例：

import dash
from dash import dcc, html
import plotly.express as px
import numpy as np
创建Dash应用
app = dash.Dash(__name__)
创建数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)
创建折线图
fig = px.line(x=x, y=y, labels={'x': 'x', 'y': 'sin(x)'})
定义应用布局
app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Interactive Prediction Plot'),
    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure=fig
    )
])
运行应用
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

2、创建交互式预测图

Dash允许通过回调函数来实现图表的交互功能。以下是一个使用Dash创建交互式预测图的示例：

import dash
from dash import dcc, html
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.express as px
import numpy as np
创建Dash应用
app = dash.Dash(__name__)
创建数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)
创建折线图
fig = px.line(x=x, y=y, labels={'x': 'x', 'y': 'sin(x)'})
定义应用布局
app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Interactive Prediction Plot'),
    dcc.Graph(id='example-graph', figure=fig),
    dcc.Slider(id='frequency-slider', min=0.1, max=10, value=1, step=0.1, marks={i: str(i) for i in range(1, 11)})
])
定义回调函数
@app.callback(
    Output('example-graph', 'figure'),
    [Input('frequency-slider', 'value')]
)
def update_figure(selected_frequency):
    y = np.sin(selected_frequency * x)
    fig = px.line(x=x, y=y, labels={'x': 'x', 'y': 'sin(x)'})
    return fig
运行应用
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)