python - 使用 Dash 和 Plotly 实时更新表值

Question

我正在尝试用 Python 构建一个破折号应用程序来模拟 Q-Learning 问题。在实现该算法之前，我只是专注于使表工作随机递增值并在每次递增之间等待 1 秒。

Q 在这里是一个 pandas 数据框:

table = ff.create_table(Q,  height_constant=20)
table.layout.width=300

def update_Q(Q):
    for i in range(len(Q)):
        for j in range(1, len(Q.columns)):        
            Q.iloc[i,j] += np.random.choice([0,1,2])
    print(Q)
    return Q

我能够让它与打印语句一起工作，控制台上表的值确实得到了更新。

然而，在浏览器中它只是第一次更新，但随后它保持静态。这是代码:

# Browser visualization

app.layout = html.Div([
        html.H1(children='Frozen Lake: Q-Learning Demo'),
        dcc.Graph(id='table', figure=table),
        dcc.Interval(
            id='time',
            interval=1*1000, # in milliseconds
            n_intervals=0)
        ]
    )


@app.callback(Output(component_id = 'table', component_property='figure'),
              [Input(component_id = 'time', component_property='n_intervals')])    
def update_table(n):   
    # Update values
    new_table = ff.create_table(update_Q(Q))
    time.sleep(1)
    return new_table


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

我错过了什么？

Answer 1

已解决。没有什么比早上喝咖啡更好的了； )

最好将表的创建包装到一个函数中，并在每个时间间隔为每次更新调用它。此外，以前的语法不会保留在创建的第一个表中定义的样式。

    # Helper functions to draw and update values of the table
    def draw_Table(Q):
        table = ff.create_table(Q, index=True, height_constant=20)
        table.layout.width=300
        return table
    def update_Q(Q):
        for i in range(len(Q)):
            for j in range(1, len(Q.columns)):        
                Q.iloc[i,j] += np.random.choice([0,1,2])
        return Q

然后，

    @app.callback(Output(component_id = 'table', component_property='figure'),
                  [Input(component_id = 'time', component_property='n_intervals')])    
    def update_table(n):   
        # Update values
        new_table = draw_Table(update_Q(Q))
        time.sleep(1)
        return new_table

希望对大家有帮助!