Python 如何在Jupyter笔记本中添加交互式绘图？

我已经为基本的SIR模型绘制了一个图。我很满意我的情节，但是，我希望能够有一个互动滑块，调整我的参数贝塔和伽马。我希望它们都在0到1之间，并且用户能够将它们增加0.01

有人能帮我在代码中实现这一点吗？提前感谢您抽出时间

这是我的密码：

# # Solving SIR Model in Python (INTERACTIVE)

# \
# Importing packages:

# In[10]:


# Display in LaTeX style.
from sympy.interactive import printing
printing.init_printing(use_latex = True)

# For integration.
import scipy.integrate 

# For arrays (Python does not have native arrays).
import numpy as np

# For graphing.
import matplotlib.pyplot as plt 

# Prevents the pop-up graphs in a separate window.
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')

# Allows for an interactive widget bar.
from ipywidgets import interactive 


# \
# Defining differential equations:

# In[11]:


def SIR_model(y, t, beta, gamma):
    S, I, R = y
    
    dS_dt = -beta*S*I
    dI_dt = beta*S*I - gamma*I
    dR_dt = gamma*I
    
    return([dS_dt, dI_dt, dR_dt,])


# \
# Defining initial conditions:

# In[12]:


S0 = 0.95
I0 = 0.05
R0 = 0.0

beta = 0.35
gamma = 0.1


# \
# Defining time vector:

# In[13]:


# Graph from 0 to 100, include 10000 points.
t = np.linspace(0, 100, 10000) 


# \
# Defining solution:

# In[14]:


# Result
solution = scipy.integrate.odeint(SIR_model, [S0, I0, R0], t, args=(beta, gamma))
solution = np.array(solution)


# \
# Plotting the result:

# In[20]:


plt.figure(figsize=[8, 5])

plt.plot(t, solution[:, 0], label="S(t)")
plt.plot(t, solution[:, 1], label="I(t)")
plt.plot(t, solution[:, 2], label="R(t)")

plt.grid()
plt.legend()

plt.title("SIR Model")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Proportions of Populations")

# THIS DOES NOT WORK !!!
#interactive_plot = interactive(SIR_model, betta=(0.35,1,0.01), gamma=(0.1,1,0.01))
#interactive_plot

plt.show()

这是输出

---

您需要创建一个函数，该函数可以一次性处理输入、集成和绘图（

sir\u interactive\u func

），如下所示：

#为了整合。
导入scipy.integrate
#对于数组（Python没有本机数组）。
将numpy作为np导入
#用于绘图。
将matplotlib.pyplot作为plt导入
#防止在单独的窗口中弹出图形。
get_ipython（）。运行_line_magic（'matplotlib'，'inline'）
#允许交互式小部件栏。
从ipywidgets导入交互式
S0=0.95
I0=0.05
R0=0.0
def SIR_型号（y、t、β、γ）：
S、 I，R=y
dS_dt=-beta*S*I
dI_dt=β*S*I-γ*I
dR_dt=伽马*I
返回（[dS_dt，dI_dt，dR_dt，]））
def sir_interactive_func（β，γ）：
#从0到100的图表，包括10000个点。
t=np.linspace（0，100，10000）
solution=scipy.integrate.odeint（SIR_模型[S0，I0，R0]，t，args=（beta，gamma））
solution=np.数组（solution）
plt.图（figsize=[8,5]）
plt.plot（t，溶液[：，0]，label=“S（t）”）
plt.plot（t，溶液[：，1]，label=“I（t）”）
plt.plot（t，溶液[：，2]，label=“R（t）”）
plt.grid（）
plt.legend（）
产品名称（“SIR型号”）
plt.xlabel（“时间”）
plt.ylabel（“人口比例”）
交互式绘图=交互式（sir\u interactive\u func，beta=（0.35,1,0.01），gamma=（0.1,1,0.01））
交互图

在Jupyter中，最简单的方法是使用

ipywidgets.interact（）

（参见示例）。或者你可以从matplotlib切换到另一个具有更多交互功能的可视化库，比如bokeh或holoviz。如何使beta和gamma分别从0.35和0.1开始，但仍然允许滑块从0开始？？？