如何将D3.js的强交互延续到Python中？

本期分享一个Python工具d3blocks，可轻松将JavaScript中的D3.js强交互可视化能力延续到Python中。

一个实例， PCA图结合tSNE图，

可以看到，d3blocks的结果是可交互的，可轻松实现结果的局部选取、每个点数据显示、展示模式切换(左下侧PCA、tSNE插件)等。

而且d3blocks只需几行Python代码，告别D3.js的长代码，此处使用d3.scatter()函数，

# 导入d3blocks
from d3blocks import D3Blocks
import numpy as np
 
# 初始化
d3 = D3Blocks()
 
# 数据准备
df = d3.import_example('mnist')
size = np.random.randint(0, 8, df.shape[0])
opacity = np.random.randint(0, 8, df.shape[0]) / 10
tooltip = df['y'].values.astype(str)
 
# 绘图
d3.scatter(
    df['PC1'].values,  # PCA图主成分PC1 x轴数据
    df['PC2'].values,  # PCA图主成分PC2 y轴数据
    x1=df['tsne_1'].values,  # tSNE图x轴数据
    y1=df['tsne_2'].values,  # tSNE图y轴数据
    color=df['y'].values.astype(str),
    tooltip=tooltip,  # 设置点的值
    size=size,
    opacity=opacity,  # 设置点透明度
    stroke='#000000',
    cmap='tab20',  # 设置Colormap
    scale=True,
    label_radio=['PCA', 'tSNE'],
    figsize=[1024, 768],
    filepath='scatter_demo.html',  #设置结果名称，结果为网页html格式
)

再看一个案例，网络图，使用d3.d3graph()函数，

再看一个案例，桑基图（Sankey diagram），使用d3.sankey()函数，

from d3blocks import D3Blocks
d3 = D3Blocks()
df = d3.import_example('energy')
d3.sankey(df,
          title='Sankey - d3blocks',
          filepath='sankey.html',
          figsize=(800, 600),
          node={"align": "justify", "width": 15, "padding": 15, "color": "currentColor"},
          link={"color": "source-target", "stroke_opacity": 0.5},
          margin={"top": 5, "right": 1, "bottom": 5, "left": 1},
          showfig=True,
          overwrite=True)

再看一个案例，图像展示（imageslider），当需要比较实验前后结果差异时，非常好用，此外，还支持时间序列图(d3.timeseries())、heatmap图(d3.heatmap())、气泡图(d3.movingbubbles())等，不一一举例，用法都很一致，传送门https://github.com/d3blocks/d3blocks

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