组件
Plot

Gradio 新手？从这里开始：入门指南

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Plot

gradio.Plot(···)

import gradio as gr import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np Fs = 8000 f = 5 sample = 8000 x = np.arange(sample) y = np.sin(2 * np.pi * f * x / Fs) plt.plot(x, y) with gr.Blocks() as demo: gr.Plot(value=plt, format="png") demo.launch()matplotlib numpy

描述

创建一个绘图组件以显示各种类型的绘图（支持 matplotlib、plotly、altair 或 bokeh 绘图）。由于此组件不接受用户输入，因此很少用作输入组件。

行为

作为输入组件: （很少使用）将绘图中显示的数据作为 PlotData 数据类传递，其中包括作为 JSON 字符串的绘图信息，以及图表类型和绘图库。

您的函数应接受以下类型之一

def predict(
	value: PlotData | None
)
	...

作为输出组件: 期望以下格式之一的绘图数据：matplotlib.Figure、bokeh.Model、plotly.Figure 或 altair.Chart 对象。

您的函数应返回以下类型之一

def predict(···) -> Any
	...	
	return value

初始化

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value: Any | None

default = None

（可选）提供要显示的默认绘图对象，必须是 matplotlib、plotly、altair 或 bokeh 图形，或可调用对象。如果提供函数，则每次加载应用程序时都会调用该函数以设置此组件的初始值。

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format: str

default = "webp"

将 matplotlib 绘图发送到前端的文件格式，例如“jpg”或“png”。

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label: str | None

default = None

此组件的标签。显示在组件上方，如果此组件有示例表，则也用作标题。如果为 None 且在 `gr.Interface` 中使用，则标签将是分配给此组件的参数名称。

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every: Timer | float | None

default = None

如果 `value` 是函数，则持续调用 `value` 以重新计算它（否则无效）。可以提供一个计时器，其刻度重置 `value`，或一个浮点数，提供重置计时器的常规间隔。

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inputs: Component | list[Component] | set[Component] | None

default = None

如果 `value` 是函数，则用作计算 `value` 的输入的组件（否则无效）。每当输入更改时，`value` 都会重新计算。

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show_label: bool | None

default = None

如果为 True，将显示标签。

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container: bool

default = True

如果为 True，则将组件放置在容器中 - 在边框周围提供一些额外的填充。

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scale: int | None

default = None

相对于相邻组件的相对大小。例如，如果组件 A 和 B 在同一行中，并且 A 的 scale=2，B 的 scale=1，则 A 的宽度是 B 的两倍。应为整数。scale 应用于行，以及 Blocks 中 fill_height=True 的顶层组件。

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min_width: int

default = 160

最小像素宽度，如果屏幕空间不足以满足此值，则将换行。如果某个 scale 值导致此组件比 min_width 窄，则将首先遵守 min_width 参数。

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visible: bool

default = True

如果为 False，组件将被隐藏。

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elem_id: str | None

default = None

一个可选字符串，在 HTML DOM 中分配为此组件的 id。可用于定位 CSS 样式。

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elem_classes: list[str] | str | None

default = None

一个可选的字符串列表，在 HTML DOM 中分配为此组件的类。可用于定位 CSS 样式。

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render: bool

default = True

如果为 False，组件将不会在 Blocks 上下文中呈现。如果目的是现在分配事件侦听器，但稍后呈现组件，则应使用此选项。

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key: int | str | None

default = None

如果分配，将用于在重新渲染中假设身份。在重新渲染中具有相同 key 的组件将保留其值。

快捷方式

类	Interface 字符串快捷方式	初始化
`gradio.Plot`	"plot"	使用默认值

演示

import pandas as pd import numpy as np import gradio as gr def plot(v, a): g = 9.81 theta = a / 180 * 3.14 tmax = ((2 * v) * np.sin(theta)) / g timemat = tmax * np.linspace(0, 1, 40) x = (v * timemat) * np.cos(theta) y = ((v * timemat) * np.sin(theta)) - ((0.5 * g) * (timemat**2)) df = pd.DataFrame({"x": x, "y": y}) return df demo = gr.Blocks() with demo: gr.Markdown( r"Let's do some kinematics! Choose the speed and angle to see the trajectory. Remember that the range $R = v_0^2 \cdot \frac{\sin(2\theta)}{g}$" ) with gr.Row(): speed = gr.Slider(1, 30, 25, label="Speed") angle = gr.Slider(0, 90, 45, label="Angle") output = gr.LinePlot( x="x", y="y", overlay_point=True, tooltip=["x", "y"], x_lim=[0, 100], y_lim=[0, 60], width=350, height=300, ) btn = gr.Button(value="Run") btn.click(plot, [speed, angle], output) if __name__ == "__main__": demo.launch()

import pandas as pd
import numpy as np

import gradio as gr

def plot(v, a):
    g = 9.81
    theta = a / 180 * 3.14
    tmax = ((2 * v) * np.sin(theta)) / g
    timemat = tmax * np.linspace(0, 1, 40)

    x = (v * timemat) * np.cos(theta)
    y = ((v * timemat) * np.sin(theta)) - ((0.5 * g) * (timemat**2))
    df = pd.DataFrame({"x": x, "y": y})
    return df

demo = gr.Blocks()

with demo:
    gr.Markdown(
        r"Let's do some kinematics! Choose the speed and angle to see the trajectory. Remember that the range $R = v_0^2 \cdot \frac{\sin(2\theta)}{g}$"
    )

    with gr.Row():
        speed = gr.Slider(1, 30, 25, label="Speed")
        angle = gr.Slider(0, 90, 45, label="Angle")
    output = gr.LinePlot(
        x="x",
        y="y",
        overlay_point=True,
        tooltip=["x", "y"],
        x_lim=[0, 100],
        y_lim=[0, 60],
        width=350,
        height=300,
    )
    btn = gr.Button(value="Run")
    btn.click(plot, [speed, angle], output)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import gradio as gr def plot_forecast(final_year, companies, noise, show_legend, point_style): start_year = 2020 x = np.arange(start_year, final_year + 1) year_count = x.shape[0] plt_format = ({"cross": "X", "line": "-", "circle": "o--"})[point_style] fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) for i, company in enumerate(companies): series = np.arange(0, year_count, dtype=float) series = series**2 * (i + 1) series += np.random.rand(year_count) * noise ax.plot(x, series, plt_format) if show_legend: plt.legend(companies) return fig demo = gr.Interface( plot_forecast, [ gr.Radio([2025, 2030, 2035, 2040], label="Project to:"), gr.CheckboxGroup(["Google", "Microsoft", "Gradio"], label="Company Selection"), gr.Slider(1, 100, label="Noise Level"), gr.Checkbox(label="Show Legend"), gr.Dropdown(["cross", "line", "circle"], label="Style"), ], gr.Plot(label="forecast", format="png"), ) if __name__ == "__main__": demo.launch()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import gradio as gr

def plot_forecast(final_year, companies, noise, show_legend, point_style):
    start_year = 2020
    x = np.arange(start_year, final_year + 1)
    year_count = x.shape[0]
    plt_format = ({"cross": "X", "line": "-", "circle": "o--"})[point_style]
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    for i, company in enumerate(companies):
        series = np.arange(0, year_count, dtype=float)
        series = series**2 * (i + 1)
        series += np.random.rand(year_count) * noise
        ax.plot(x, series, plt_format)
    if show_legend:
        plt.legend(companies)
    return fig

demo = gr.Interface(
    plot_forecast,
    [
        gr.Radio([2025, 2030, 2035, 2040], label="Project to:"),
        gr.CheckboxGroup(["Google", "Microsoft", "Gradio"], label="Company Selection"),
        gr.Slider(1, 100, label="Noise Level"),
        gr.Checkbox(label="Show Legend"),
        gr.Dropdown(["cross", "line", "circle"], label="Style"),
    ],
    gr.Plot(label="forecast", format="png"),
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()

事件监听器

描述

事件监听器允许您响应用户与您在 Gradio Blocks 应用程序中定义的 UI 组件的交互。当用户与元素交互时，例如更改滑块值或上传图像，将调用一个函数。

支持的事件监听器

Plot 组件支持以下事件侦听器。每个事件侦听器都采用相同的参数，这些参数在下面的事件参数表中列出。

监听器	描述
`Plot.change(fn, ···)`	当 Plot 的值因用户输入（例如，用户在文本框中键入内容）或函数更新（例如，图像从事件触发器的输出接收值）而更改时触发。有关仅由用户输入触发的侦听器，请参阅 `.input()`。

事件参数

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fn: Callable | None | Literal['decorator']

default = "decorator"

触发此事件时要调用的函数。通常是机器学习模型的预测函数。函数的每个参数对应一个输入组件，函数应返回单个值或值元组，元组中的每个元素对应一个输出组件。

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inputs: Component | BlockContext | list[Component | BlockContext] | Set[Component | BlockContext] | None

default = None

用作输入的 gradio.components 列表。如果函数不接受任何输入，则应为空列表。

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outputs: Component | BlockContext | list[Component | BlockContext] | Set[Component | BlockContext] | None

default = None

用作输出的 gradio.components 列表。如果函数不返回任何输出，则应为空列表。

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api_name: str | None | Literal[False]

default = None

定义端点在 API 文档中的显示方式。可以是字符串、None 或 False。如果设置为字符串，则端点将在 API 文档中以给定的名称公开。如果为 None（默认），则函数名称将用作 API 端点。如果为 False，则端点将不会在 API 文档中公开，下游应用程序（包括 `gr.load` 此应用程序的应用程序）将无法使用此事件。

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scroll_to_output: bool

default = False

如果为 True，将在完成时滚动到输出组件

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show_progress: Literal['full', 'minimal', 'hidden']

default = "full"

事件运行时如何显示进度动画：“full”显示一个覆盖输出组件区域的微调器以及右上角的运行时显示，“minimal”仅显示运行时显示，“hidden”不显示任何进度动画

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show_progress_on: Component | list[Component] | None

default = None

要在其上显示进度动画的组件或组件列表。如果为 None，将在所有输出组件上显示进度动画。

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queue: bool

default = True

如果为 True，则将请求放置在队列中（如果已启用队列）。如果为 False，即使已启用队列，也不会将此事件放入队列中。如果为 None，将使用 gradio 应用程序的队列设置。

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batch: bool

default = False

如果为 True，则函数应处理一批输入，这意味着它应接受每个参数的输入值列表。列表的长度应相等（且长度不超过 `max_batch_size`）。然后*必须*返回列表元组（即使只有一个输出组件），元组中的每个列表对应一个输出组件。

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max_batch_size: int

default = 4

如果从队列调用（仅在 batch=True 时相关），则要批量处理的最大输入数

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preprocess: bool

default = True

如果为 False，则在运行“fn”之前不会运行组件数据的预处理（例如，如果使用 `Image` 组件调用此方法，则将其保留为 base64 字符串）。

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postprocess: bool

default = True

如果为 False，则在将“fn”输出返回到浏览器之前，不会运行组件数据的后处理。

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cancels: dict[str, Any] | list[dict[str, Any]] | None

default = None

触发此侦听器时要取消的其他事件的列表。例如，设置 cancels=[click_event] 将取消 click_event，其中 click_event 是另一个组件的 .click 方法的返回值。尚未运行的函数（或正在迭代的生成器）将被取消，但当前正在运行的函数将被允许完成。

🔗

trigger_mode: Literal['once', 'multiple', 'always_last'] | None

default = None

如果为“once”（除 `.change()` 之外的所有事件的默认值），则在事件挂起期间不允许任何提交。如果设置为“multiple”，则在挂起期间允许无限提交，而“always_last”（`.change()` 和 `.key_up()` 事件的默认值）将在挂起事件完成后允许第二次提交。

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js: str | Literal[True] | None

default = None

在运行“fn”之前要运行的可选前端 js 方法。js 方法的输入参数是“inputs”和“outputs”的值，返回值应为输出组件的值列表。

🔗

concurrency_limit: int | None | Literal['default']

default = "default"

如果设置，这是可以同时运行的此事件的最大数量。可以设置为 None 表示没有 concurrency_limit（可以同时运行此事件的任意数量）。设置为“default”以使用默认并发限制（由 `Blocks.queue()` 中的 `default_concurrency_limit` 参数定义，默认情况下为 1）。

🔗

concurrency_id: str | None

default = None

如果设置，这是并发组的 id。具有相同 concurrency_id 的事件将受到最低设置的 concurrency_limit 的限制。

🔗

show_api: bool

default = True

是否在 Gradio 应用程序的“查看 API”页面或 Gradio 客户端的 “.view_api()” 方法中显示此事件。与将 api_name 设置为 False 不同，将 show_api 设置为 False 仍将允许下游应用程序以及客户端使用此事件。如果 fn 为 None，show_api 将自动设置为 False。

🔗

time_limit: int | None

default = None

🔗

stream_every: float

default = 0.5

🔗

like_user_message: bool

default = False

指南

用于地图的 Plot 组件

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ParamViewer

Radio

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