如何在 Google Colab 中使用 Matplotlib 绘制交互式图像

概述

Google Colab 是一个允许使用 Python 代码进行在线互动计算的平台，可以免费使用 Google 的 GPU 或 TPU 资源。而 Matplotlib 是一个用于创建静态、动态和交互式数据可视化的 Python 库。本文将介绍如何在 Google Colab 中使用 Matplotlib 绘制交互式图像。

阅读更多：Matplotlib 教程

安装与导入 Matplotlib

在 Google Colab 中，默认情况下还没有安装 Matplotlib 库。因此，我们需要先安装它。安装 Matplotlib 是相对简单的。只需要在代码单元格中使用 !pip install matplotlib 命令即可完成安装。然后我们需要导入 Matplotlib 库，通常会使用下面的别名：

import matplotlib.pyplot as plt

绘制基本的 Matplotlib 图像

在使用 Matplotlib 绘制图片之前，我们需要先了解三个最重要的概念：

Figure：画布，用于设置绘制的图片大小、坐标系等参数。
Axes：绘图区，一个画布可以有多个绘图区，每个绘图区可以绘制不同的数据图像。
Artist：所有的数据图像都是由各种 Artists 组成的，包括但不限于 Line2D、Text、Axis、Axes、Figure 等。

有了以上初步的了解，我们现在可以通过 Matplotlib 来创建一些基本的图像了。

折线图

折线图是一种展示数据变化趋势的图像。继续创建一个代码单元格，输入如下代码：

import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, 101)
y = x ** 2

plt.plot(x, y)
plt.show()

输出结果应该是一个代表 $y=x^2$ 的简单折线图。

散点图

散点图显示两个数值变量之间的关系。使用 scatter() 函数即可绘制散点图。我们可以使用 random() 函数和 randint() 函数来生成一些随机的数据用于绘制散点图。

x = np.random.random(100)
y = np.random.randint(0, 100, 100)

plt.scatter(x, y)
plt.show()

上述代码会绘制出一个随机的点分布图。

条形图

条形图是用它的长方形区域的长度表示比较量，条形图也是英文中最常见的表示数据的形式之一。对于绘制条形图，我们可以使用 bar() 函数。

height = [3, 12, 5, 18, 45]
bars = ('A', 'B', 'C', 'D', 'E')
y_pos = np.arange(len(bars))

plt.bar(y_pos, height, color=['black', 'red', 'green', 'blue', 'cyan'])
plt.xticks(y_pos, bars)
plt.show()

上述代码会绘制出所谓的经典“五分钱一根”的条形图。

在 Google Colab 中绘制交互式 Matplotlib 图像

Matplotlib 的核心库并不支持在 Google Colab 中绘制交互式图像。我们需要使用 %matplotlib inline 命令来将图像显示在单元格中，这意味着输出的图像为静态图像，无法进行交互。

要绘制交互式 Matplotlib 图像，我们需要使用 %matplotlib notebook 命令来导入 Notebook 模式。注意，Notebook 模式会创建一个新的交互式图像窗口，该窗口将首先出现在当前单元格中。如果您想在 Colab 代码编辑器外部显示图像窗口，则必须将鼠标指针悬停在图像上，然后单击并选择“Save”图标。这样，图像将保存为 HTML 文件，并在新窗口中打开。

%matplotlib notebook

接下来，我们可以使用 interact() 函数在单元格中创建交互式图像。首先，我们需要定义一个绘制函数，该函数将包含我们要绘制的图形和所有必要的参数。

from ipywidgets import interact, interactive, fixed, interact_manual

def plot_interactive_graph(scaling_factor):
  x = np.arange(0, 10, 0.1)
  y = np.sin(x) * scaling_factor
  plt.plot(x, y)
  plt.title('Scaling factor: {}'.format(scaling_factor))
  plt.show()

interact(plot_interactive_graph, scaling_factor=(1, 5, 0.1))

上述代码将创建一个可以使用滑块调整参数进行交互的图表，滑块的范围为 1 到 5，步长为 0.1。

总结

Matplotlib 是一个可靠的 Python 库，可用于创建静态和动态的图像表示。在 Google Colab 中，我们可以使用 %matplotlib inline 命令来绘制静态图像，或使用 %matplotlib notebook 命令来创建交互式 Matplotlib 图像。通过使用 interact() 函数，我们可以将交互性引入您的图像，您可以调整绘图参数并轻松地进行快速分析。