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前言

jupyter-drawing-pad 是一个用于 Jupyter Notebook 和 Jupyter Lab 的交互式绘图工具，它允许用户在 Notebook 和 Lab 中进行绘图，并可以与 Python 代码进行交互。在本文中，我们将介绍如何使用 npm 包 jupyter-drawing-pad 进行绘图以及如何将其与 Python 代码交互。

安装

我们可以通过 npm 安装 jupyter-drawing-pad：

npm install jupyter-drawing-pad

绘图

要在 Jupyter Notebook 中使用 jupyter-drawing-pad 绘图，我们需要首先导入包并创建一个画布：

import jupyter_drawing_pad as jd
canvas = jd.DrawingPad(width=400, height=400)

然后，我们可以使用画布上的方法进行绘图，例如：

canvas.circle(cx=200, cy=200, radius=100)

这将在画布上绘制一个圆形。我们还可以添加其他元素，例如矩形，线条和文本。完成绘图后，我们可以使用 print(canvas.to_json()) 命令打印出绘图的 JSON 表示，以便我们能够将其保存或与其他人共享。

交互

通过使用 Python 中的 jupyter-require 包，我们可以在 Notebook 中与 jupyter-drawing-pad 进行交互。要使用 jupyter-require，我们首先需要将其导入到 Notebook 中：

from jupyter_require import require

然后，我们要使用 require() 函数将 jupyter-drawing-pad 包作为参数传递：

jd = require('jupyter-drawing-pad')

这将使 Jupyter Notebook 实现 jupyter-drawing-pad，并为我们提供在 Notebook 中进行绘图的功能。我们还可以在 Python 中创建一个函数，并将其传递给 jupyter-drawing-pad 进行运行。例如，我们可以创建一个函数来设置画布的颜色：

def set_canvas_color(color):
    canvas = jd.DrawingPad(width=400, height=400)
    canvas.set_style({'background-color': color})
    return canvas.to_json()

然后，我们可以在 Notebook 中调用此函数：

set_canvas_color('#0099ff')

这将更改画布的颜色，并返回新绘图的 JSON 表示，从而使我们可以在 Notebook 中查看新的画布。

总结

jupyter-drawing-pad 是一个功能强大的 Jupyter Notebook 和 Jupyter Lab 绘图工具，它允许我们在 Notebook 和 Lab 中进行高质量绘图，并与 Python 代码进行交互。我们希望这篇文章可以帮助您更好地使用这个强大的工具，并在您的数据可视化中取得更好的结果。

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