如何在Jupyter Notebook中交互式移除折线图的异常样本数据？

你可以通过Plotly的FigureWidget结合点击事件回调，实现直接点击折线切换隐藏/高亮状态，无需依赖图例。以下是完整实现代码：

import numpy as np
import plotly.graph_objects as go

# 生成示例数据（替换为你的实际数据）
x = np.linspace(0, 100)
y = np.random.randint(5, size=(5, 100))

# 创建FigureWidget
fig = go.FigureWidget()
for line_idx in range(y.shape[0]):
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=x, 
        y=y[:, line_idx], 
        mode='lines',
        name=f"样本 {line_idx}"
    ))

# 定义点击回调函数：点击折线切换显示/隐藏，同时高亮（变粗）
def toggle_line(trace, points, state):
    # 获取被点击的trace索引
    trace_idx = points.trace_index
    with fig.batch_update():
        # 切换可见性
        fig.data[trace_idx].visible = not fig.data[trace_idx].visible
        # 切换线条粗细实现高亮效果
        if fig.data[trace_idx].line.width == 2:
            fig.data[trace_idx].line.width = 4
        else:
            fig.data[trace_idx].line.width = 2

# 给每个trace绑定点击事件
for trace in fig.data:
    trace.on_click(toggle_line)

# 显示交互式图表
fig

使用说明 #

1. 运行代码后，在Jupyter Notebook中会显示交互式折线图
2. 直接点击任意折线，即可切换该折线的显示/隐藏状态，同时通过线条粗细变化实现高亮提示
3. 完成标记后，可通过以下代码获取被隐藏（标记为异常）的样本索引，进而从原数组中移除：

# 获取所有被隐藏的样本索引
outlier_indices = [i for i, trace in enumerate(fig.data) if not trace.visible]
# 移除异常样本
cleaned_y = np.delete(y, outlier_indices, axis=0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Liam