Matplotlib 交互模式

在本文中，我们将介绍 Matplotlib 的交互模式在数据可视化中的应用和优势。

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Matplotlib 交互模式简介

Matplotlib 交互模式是一种可以让用户实时交互地控制图形的绘制或更新的模式。在交互模式下，用户可以通过鼠标、键盘等设备来交互式地改变图形的大小、位置、颜色、文本等属性，还可以实时修改绘制参数，例如线条宽度、点的大小、标签名称等。

Matplotlib 的交互模式功能丰富，并且易于使用。它提供了多种用户交互方式，例如缩放、移动、旋转、拖拽等，能够直观地展示数据，方便用于快速分析和解释数据。

Matplotlib 交互模式的优势

快速交互与数据分析

Matplotlib 交互模式能够使用户实时查看数据并针对数据进行交互操作，加速数据的分析和处理。当数据集比较大、复杂时，我们可以使用交互模式来快速筛选感兴趣的数据进行深入分析。

例如，假设我们有一个二维数据集，并且我们想要探索数据集中某些特定行的值。我们可以使用 Matplotlib 交互模式来缩放到该行，并使用鼠标来标记感兴趣的数据，以便在进行下一步分析以前查看其它特征。

可视化客户端软件的优点

Matplotlib 交互模式可以使数据可视化结果在实时交互中更新，进而产生交互效果。与静态图表唯一的区别是，Matplotlib 交互模式的交互可以透过简单的界面操作来完成。

例如，在绘制交互模式的散点图时，我们可以使用鼠标来旋转图表并选择某个点，以便快速查看其它数据。

调试和测试方便

Matplotlib 交互模式开启后，可以对代码进行动态调试和测试，这就十分方便，无需每次更新代码都刷新窗口，可以极大地提高开发效率。

例如，在处理数据预处理和或算法调整的过程中，Matplotlib 交互模式可以快速验证修改过的代码是否达到了预期的效果。

Matplotlib 交互模式的实现方法

Matplotlib 交互模式的实现分两种方式:

交互式后端

Matplotlib 支持的交互式后端包括：

基于 Qt 的 GUI，如 PyQT 和 PySide
本地或远程的基于 Tk 的 GUI
基于 WX 的 GUI
基于 GTK3 的 GUI
命令行界面

使用Qt5进行构建

import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion() # 开启交互模式，注意plt.show()之前一定要调用，否则无法更新
plt.plot([1.6, 2.7])
plt.title("interactive test")
plt.xlabel("index")
plt.ylabel("value")
for i in range(5):
    y = [value**(1/(i+1)) for value in range(1, 10)]
    plt.plot(y)
    plt.draw() # 每次绘制之后更新图形
plt.ioff() # 关闭交互模式
plt.show()

嵌入式后端

Matplotlib 支持的嵌入式后端包括：

notebook
ipython shell
IDLE、Spyder等IDE

Jupyter Notebook 中使用 Matplotlib 交互模式，只需要在代码块的第一行插入 %matplotlib notebook 或 %matplotlib widget 即可。

例如：

%matplotlib notebook

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 1000)
y = np.sin(x)
line, = ax.plot(x, y)

def update(t):
    line.set_ydata(np.sin(x+t))
    fig.canvas.draw()

from matplotlib.animation import FuncAnimation
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 200), interval=30)
plt.show()

此时，动画将以交互式的形式播放，并允许用户拖拽、缩放和保存。