Python是一种简单易学的编程语言，拥有丰富的绘图和可视化库，可以帮助开发者生成高质量的可视化图表。交互式可视化是数据分析和数据科学的重要组成部分。在这篇文章中，我们将介绍Python如何使用交互式图形库来创建交互式画布。通过本文的学习，你将会了解到Python中的交互式绘图，可以将其用于数据分析和领域特定的可视化应用中。
一、Matplotlib——创建基本交互式图形
Matplotlib是一个流行的Python绘图库，提供了基础图表的绘制工具。Matplotlib中的交互式可视化是使用“magic function”来启用的。Magic function会手动配置Python交互式环境，使图形能够在图形界面上绘制。下面是一个示例代码，它将绘制一个简单的交互式线条图：
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib notebook
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([0, 1, 2, 3, 4], [10, 20, 30, 40, 50])
plt.show()
上面这段代码会启动Matplotlib的魔法函数，它会把图形绘制在Notebook页面上。
魔法函数(%matplotlib notebook)是启用笔记本模式并打开一个新的交互式绘图窗口。接下来，我们使用subplots()函数创建了一个绘图区域和一个子图，并使用plot()函数绘制了一条直线。最后，我们调用show()函数来展示图形。
这段代码的输出结果是一个能够交互式展示的图形，你可以放大缩小、平移图形，以及在上面添加注释。
二、Bokeh——创建交互式Web绘图
Bokeh是一个基于Web浏览器的Python交互式绘图库。它提供了丰富的工具，可以用于分析、展示和浏览大量数据。Bokeh的主要特点是易于使用和可扩展性，它使用Web浏览器和HTML / JavaScript实现了交互式Web图形。下面是一个示例代码：
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 8, 9, 10]
# 创建新的绘图空间
p = figure(title="简单的Line Plot", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
# 添加线条和圆点
p.line(x, y, legend="Line.", line_width=2)
p.circle(x, y, legend="Circle.", line_color='red', fill_color='white', size=8)
# 指定输出文件
output_file("plot.html")
# 展示图像
show(p)
上面这段代码展示了如何使用Bokeh绘制一个简单的线条图，在这里我们展示了图例、线条和圆点等细节。
Bokeh可以输出为一个html文件，结果可以在浏览器中展示。你可以交互式地浏览、缩放、平移、标注和嵌入图形。
三、Plotly——创建高级交互式图形
Plotly是一个可视化编程工具，使开发者能够创建高质量的交互式图形和可视化应用。它提供了丰富的API和工具，可以绘制3D图形、动态图形、热力图、地理图形等高级交互式图形。下面是一个示例代码：
import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import plot
# 准备数据
trace = go.Scatter(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[1, 4, 9, 16, 25])
# 指定图形布局和数据
layout = {'title': '简单的Scatter Plot', 'xaxis': {'title': 'x'}, 'yaxis': {'title': 'y'}}
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)
# 展示图像
plot(fig, filename='scatter_plot.html')
上述代码展示了Plotly如何绘制一个简单的散点图，其中包含一个数据迹，其中x轴和y轴各有5个点。
Plotly创建的图形也可以作为html文件输出，在网页上进行交互式的缩放、放大、旋转、打印等操作。
总结
Python提供了丰富的交互式可视化库（Matplotlib、Bokeh和Plotly），可以帮助你创建高质量的交互式图形。通过使用这些库，你可以在数据分析、机器学习、AI等众多领域方面展示各种类型的图形。本文介绍了各种库的交互式绘图，并提供了示例代码，帮助你进一步探索这些库的功能和用法。
