# Auto-generated by leda
import leda


leda.set_interact_mode(leda.StaticIpywidgetsInteractMode())

# Auto-generated by leda
import os

from leda.vendor.static_ipywidgets.static_ipywidgets     import interact as static_interact


static_interact.IMAGE_MANAGER = static_interact.InlineImageManager()

import dataclasses
from typing import Optional

import leda
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go

leda.init("plotly")

%%interact column=list(df.columns)
%%interact column=list(df.columns);mult=[1, 2, 3]
%%interact column=list(df.columns);window=(10, 50)
%%interact column=list(df.columns);window=(10, 50, 5)

df = pd.DataFrame(np.random.RandomState(42).rand(100, 10), columns=list("abcdefghij"))

def plot_df(df: pd.DataFrame, title: Optional[str] = None) -> go.Figure:
    fig = go.Figure()

    colors = ["rgb(0, 0, 255)",
              "rgb(255, 0, 0)", "rgb(0, 255, 0)",
              "rgb(0, 0, 0)",
              "rgb(128, 128, 128)",
              "rgb(255, 255, 0)", "rgb(0, 255, 255)", "rgb(255, 0, 255)",
              "rgb(200, 200, 200)",
             ]
    for idx, column in enumerate(df.columns):
        color = colors[idx % len(colors)]

        fig.add_trace(
            go.Scatter(
                x=df.index,
                y=df[column],
                mode="lines",
                marker={"color": color},
                name=str(column),
            )
        )
    
    if title:
        fig.update_layout(title=title)
        
    return fig

%%interact column=list(df.columns);mult=[1, 2, 3]
plot_df(df[[column]] * mult, title=f"column={column!r}, mult={mult}")

Generating results:   0%|                                                                                                                                             | 0/30 [00:00<?, ?it/s]

Generating results:   3%|████▍                                                                                                                                | 1/30 [00:00<00:07,  4.00it/s]

Generating results: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 30/30 [00:00<00:00, 102.55it/s]

Generating HTML:   0%|                                                                                                                                                | 0/30 [00:00<?, ?it/s]

Generating HTML:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                              | 16/30 [00:00<00:00, 159.32it/s]

Generating HTML: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 30/30 [00:00<00:00, 221.15it/s]

%%interact column=list(df.columns);window=(10, 50, 5)
fig = plot_df(df[[column]].iloc[-window:],
              title=f"column={column!r}, window={window}")
fig

Generating results:   0%|                                                                                                                                             | 0/90 [00:00<?, ?it/s]

Generating results:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                             | 70/90 [00:00<00:00, 696.09it/s]

Generating results: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 90/90 [00:00<00:00, 703.53it/s]

Generating HTML:   0%|                                                                                                                                                | 0/90 [00:00<?, ?it/s]

Generating HTML:  46%|█████████████████████████████████████████████████████████████                                                                         | 41/90 [00:00<00:00, 408.27it/s]

Generating HTML:  91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████            | 82/90 [00:00<00:00, 405.02it/s]

Generating HTML: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 90/90 [00:00<00:00, 404.96it/s]

@dataclasses.dataclass(frozen=True)
class Calculator:
    def calc(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        raise NotImplementedError


@dataclasses.dataclass(frozen=True)
class CumSumCalculator(Calculator):
    def calc(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        return df.cumsum()

    
@dataclasses.dataclass(frozen=True)
class EWMMeanCalculator(Calculator):
    com: float
    
    def calc(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        return df.ewm(com=self.com).mean()
    

calcs = [CumSumCalculator(), EWMMeanCalculator(com=5), EWMMeanCalculator(com=10)]

%%interact column_group=["abc", "def", "ghij"];calc=calcs
calced_df = calc.calc(df[list(column_group)])
plot_df(calced_df, title=f"column_group={column_group!r}, calc={calc}")

Generating results:   0%|                                                                                                                                              | 0/9 [00:00<?, ?it/s]

Generating results: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9/9 [00:00<00:00, 392.99it/s]

Generating HTML:   0%|                                                                                                                                                 | 0/9 [00:00<?, ?it/s]

Generating HTML: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9/9 [00:00<00:00, 346.81it/s]

# Auto-generated by leda
import leda


leda.show_input_toggle()

# Auto-generated by leda
import leda


leda.show_std_output_toggle()

leda demo: plotly¶

Info¶

Data¶

Visualization¶

Simple¶

Objects as Params¶