是否有可以呈现numpy数组数据的python plotly/dash图像小部件？

我正在评估python plotly和/或dash作为更新图像的链接绘图的bokeh/holoviews的替代方案

要求： 将数据点链接到图像： 我有散点图和热图，其中单个数据点表示从图像中得到的值。我想从散点图中的一个数据点链接回该数据点的数值来源的图像。 图像数据位于numpy数组中，或者可以通过回调函数提供。我希望避免将.png文件写入磁盘，并将png文件嵌入html元素

将图像选择链接到数据点： e、 g.显示图像。根据图像中的选择更新绘图（例如，简单的直方图）

然而，我似乎在plotly/dash中找不到任何用于图像显示的小部件。我是错过了什么，还是真的没有

我想从散点图中的一个数据点链接回该数据点的数值来源的图像

看。您可以将

回调

分配给

dash_core_组件的
selectedData
、
hoverData
、或
clickData
属性。图形

将图像选择链接到数据点：例如，显示图像。根据图像中的选择更新绘图（例如，简单的直方图）

您可以在plotly graph上显示背景图像，然后使用相同的

selectedData

工具根据选定区域更新回调。下面是一个简单的例子：

import dash
from dash.dependencies import Input, Output
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import base64
import json

app = dash.Dash()
app.css.append_css({'external_url': 'https://codepen.io/chriddyp/pen/dZVMbK.css'})

RANGE = [0, 1]

def InteractiveImage(id, image_path):
    encoded_image = base64.b64encode(open(image_path, 'rb').read())
    return dcc.Graph(
        id=id,
        figure={
            'data': [],
            'layout': {
                'xaxis': {
                    'range': RANGE
                },
                'yaxis': {
                    'range': RANGE,
                    'scaleanchor': 'x',
                    'scaleratio': 1
                },
                'height': 600,
                'images': [{
                    'xref': 'x',
                    'yref': 'y',
                    'x': RANGE[0],
                    'y': RANGE[1],
                    'sizex': RANGE[1] - RANGE[0],
                    'sizey': RANGE[1] - RANGE[0],
                    'sizing': 'stretch',
                    'layer': 'below',
                    'source': 'data:image/png;base64,{}'.format(encoded_image)
                }],
                'dragmode': 'select'  # or 'lasso'
            }
        }
    )


app.layout = html.Div([
    html.Div(className='row', children=[
        html.Div(InteractiveImage('image', 'dash_app.png'), className='six columns'),
        html.Div(dcc.Graph(id='graph'), className='six columns')
    ]),
    html.Pre(id='console')
])


# display the event data for debugging
@app.callback(Output('console', 'children'), [Input('image', 'selectedData')])
def display_selected_data(selectedData):
    return json.dumps(selectedData, indent=2)


@app.callback(Output('graph', 'figure'), [Input('image', 'selectedData')])
def update_histogram(selectedData):
    x_range = selectedData['range']['x']
    x_range = selectedData['range']['y']
    # filter data based off of selection in here

    # for simple example purposes, we'll just display the selected RANGE
    return {
        'data': [{
            'x': x_range,
            'y': x_range,
            'mode': 'markers',
            'marker': {
                'size': 20
            }
        }],
        'layout': {
            'xaxis': {'range': RANGE},
            'yaxis': {'range': RANGE, 'scaleanchor': 'x', 'scaleratio': 1},
            'height': 600
        }
    }


if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

---

如果您仍然对以下答案感兴趣：，如果您滚动到底部，您将看到如何将其应用于Dash

非常感谢提供了详细的示例。然而，这似乎需要将我可能在numpy数组中拥有的光栅数据渲染到图像文件（例如a.png）中。例如，如果我想应用查找表，我必须再次保存数据的转换版本。我想我正在寻找更像matplotlib imshow类型的光栅图像可视化小部件的东西。