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Matplotlib 高级图表绘制与交互式可视化（ipywidgets）

news 来源：原创 2025/6/7 17:37:33

目录：

ipywidgets 介绍

1. 什么是 ipywidgets

直接开始：

动态调整正弦波频率

随机散点图

启用交互式模式

使用滑块和下拉菜单调整图表样式

使用布局管理器创建复杂界面

使用动画创建动态图表

最后：

综合示例：动态仪表盘

ipywidgets 介绍

1. 什么是 ipywidgets

ipywidgets 是一个用于 Jupyter Notebook 和 JupyterLab 的交互式 HTML 小部件库，允许用户在 Jupyter Notebook 中创建交互式用户界面。这些小部件可以与 Python 代码无缝集成，使用户能够与数据进行互动，为学习、研究和开发提供沉浸式体验。

安装：

pip install ipywidgets

或者conda：

conda install -c conda-forge ipywidgets

2. 主要功能

丰富的交互控件：提供滑块、文本框、按钮、下拉菜单、复选框等多种控件。
事件处理：每个控件都可以响应事件，并调用指定的事件处理函数。
布局管理：支持灵活的布局管理，包括水平布局（HBox）、垂直布局（VBox）等。
富媒体内容展示：支持文本、图像、视频、音频等富媒体内容的展示。
与 Matplotlib 集成：可以与 Matplotlib 结合，创建交互式图表。

3. 应用场景

数据可视化：通过交互式控件调整参数，实时更新可视化结果。
教学与演示：利用滑动条和图表结合，让学生直观理解数学函数的变化。
科学模型探索：在模型参数上应用滑块，观察不同参数对模型预测的影响。
应用原型开发：快速构建交互式应用原型，用于数据探索和分析。

直接开始：

动态调整正弦波频率

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from ipywidgets import interact

# 定义绘图函数
def plot_sine_wave(frequency=1):
    plt.clf()  # 清除当前图形
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    y = np.sin(frequency * x)
    plt.plot(x, y)
    plt.title(f'Sine Wave: Frequency = {frequency}')
    plt.xlabel('X-axis')
    plt.ylabel('Y-axis')
    plt.grid()
    plt.show()

# 创建滑块
interact(plot_sine_wave, frequency=(1, 10, 0.1))
``` [^13^]

#### **1.2 动态调整正弦波振幅**
```python
def plot_sine_wave(amplitude=1):
    plt.clf()
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    y = amplitude * np.sin(x)
    plt.plot(x, y)
    plt.title(f'Sine Wave: Amplitude = {amplitude}')
    plt.xlabel('X-axis')
    plt.ylabel('Y-axis')
    plt.grid()
    plt.show()

interact(plot_sine_wave, amplitude=(0.1, 5, 0.1))