Jupyter-Notebooks mit Widgets erweitern

Wer Python zur Datenanalyse verwendet, landet schnell bei Jupyter-Notebooks. Die Mischung aus Python-Programmierung und Spreadsheet-ähnlicher Struktur, bei der ausführbare Programmzeilen, Dokumentation und Berechnungsergebnisse in einzelnen Zellen stehen, eignet sich besser als herkömmliche Entwicklungsumgebungen, den Weg durch einen Datendschungel zu finden. Sind die Daten ausgewertet und das Vorgehen bekannt, wünscht man sich häufig mehr Struktur und Nachvollziehbarkeit, weil die Ansammlung von Text und Programmfragmenten schwer verständlich ist. Komfortablere Bedienung und bessere Visualisierung jedoch schaffen Abhilfe. Die steuernden Bausteine dabei sind Jupyter-Widgets. Wenn beispielsweise eine Auswertung von einem bestimmten Parameter abhängt, ist es intuitiver, diesen als Steuerelement in Form eines Schiebereglers darzustellen. Eine Veränderung des Reglers wirkt sich unmittelbar auf die Berechnung aus.

In Jupyter-Notebooks lassen sich Grafiken aller Art schnell mit dem Modul Matplotlib erzeugen. Allerdings sind diese statisch. Wer etwas verändern will, muss erst den Programmtext verstehen. Hierbei helfen Steuerelemente, Grafiken per Maus zu skalieren oder Inhalte unkompliziert zu ändern. Jupyter-Widgets bieten viele Möglichkeiten zur Interaktion und Visualisierung, von einfachen Auswahllisten und Reglern bis hin zur Darstellung von Landkarten, 3-D-Visualisierung oder Ansteuerung von Musikinstrumenten per MIDI.