我正在尝试使用Datashader和Holoviews来可视化分类空间数据,类似于https://anaconda.org/jbednar/census-hv-dask/notebook。但是,当我尝试为类别分配不同的颜色时,我总是得到相同的(可能是默认的)颜色(An example of the output image)。 这是我在Jupyter notebook中运行的代码。有没有人可以建议我如何使自定义色彩映射表工作?或者至少运行代码,看看最终的颜色是否与图例匹配。谢谢! from sklearn.datasets.samples_generator import make_blob
对于带有数据着色器的散点图,我希望将时间的概念融入到曲线图中。可能是通过使用颜色。 目前, import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
date_values = ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04']
result = []
for d in date_values:
print(d)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100
我想用datashader可视化一个图(我有很多节点),如
import holoviews as hv
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
from holoviews.operation.datashader import (
datashade, aggregate, dynspread,
bundle_graph, split_dataframe, regrid
)
from holoviews.element.graphs import layout_nodes
from datashader.layout
我使用Datashader来制作不同参数的交叉图,这是由于我处理的数据量太大。我的想法是启用某种类型的交互,允许用户直接从图中选择,基于数据趋势的异常值显示这些异常值。我想知道Holoviews Selection1D流是否与datashader兼容。
这段代码模拟了我的意思:
import numpy as np
import holoviews as hv
from holoviews import opts
from holoviews import streams
from holoviews.operation.datashader import datashade
hv.exten
我有非常大的数据集,不能直接用全息视图绘制。我想用分类数据制作一个散点图。不幸的是,我的数据非常稀少,许多点都有NA作为分类。我想把这些观点说成是灰色的。有什么办法让数据表知道我想做什么吗?
我将向您展示我现在的做法(或多或少是在中提出的)。我给你举一个例子:
import numpy as np
import pandas as pd
import holoviews as hv
hv.extension('bokeh')
import datashader as ds
from datashader.colors import Sets1to3
from holoviews
这是代码:
import datashader as ds
import pandas as pd
from colorcet import fire
from datashader import transfer_functions as tf
from datashader.utils import lnglat_to_meters
import holoviews as hv
import geoviews as gv
from holoviews.operation.datashader import datashade, spread, aggregate
hv.extension(
我尝试用全息视图、bokey和datashader绘制一个大型数据系列。绘图显示没有任何问题,但放大后,绘图不会更改分辨率,因此数据系列非常像素化。我以前在另一台PC上做过,它在那里工作没有问题。同样在HV网站上,示例不能通过放大获得更好的分辨率,尽管它在另一台PC上工作。已导入以下内容: import holoviews as hv
import datashader
import holoviews.operation.datashader as hd
hv.extension('bokeh')
hd.datashade(hv.Curve((x,y))) 在文档中描述了
我来自Python,试图通过使用第一个图形的点击数据创建第二个图形来实现交互式绘图功能。类似于可以找到的东西,
我被困在检索和正确使用点击数据潜在地创建第二个图形。
以下是我尝试过的:
import numpy as np
import pandas as pd
import holoviews as hv
from holoviews.operation.datashader import datashade, dynspread
from holoviews import streams
import panel as pn
import datashader as ds
hv.exte
当在datashader中绘制一组数据时,如果X轴有离散的数字和欠采样,就会在可以看到背景的列之间留下空白。
我一直试图通过设置一个更大的点大小或者使用动态传递函数来解决这个问题。没有运气-很可能我只是不知道正确的方式应用这些。
下面是重现我的意思的示例代码:
import pandas as pd
import numpy as np
import datashader as ds, colorcet
import holoviews as hv
from holoviews.operation.datashader import datashade
from holoviews impo
我尝试以图像的形式交互式地查看(52608x11999)网格数据。我想放大一个给定的特征,并让datashader + holoviews重新渲染适量的点。我正在看这个教程:https://datashader.org/getting_started/Interactivity.html 下面是一些我无法使用的带有虚拟数据的代码: import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr
import holoviews as hv
import holoviews.operation.datashader as hd
import
我有大约200 x 200 x 200 x 150的网格,我需要在浏览器上绘制。
这可以表示为X x Y x Z x Color。3D散布通常具有这样的功能。
我已经尝试过plotly.Scatter3d,它在小得多的数据集上效果很好。
我看过Datashader,但不幸的是它只适用于2D。我还检查了Datashader + Holoviews,但没有找到任何解决方案...
我更接近的是来自PlotLy的MRI切片示例:
如果有可能添加额外的切片器(X,Y和Z),这可能是一个解决方案。不是我想要的,而是一个解决方案。
任何如何实现这一点的想法都将不胜感激。谢谢
我试图将谷歌手机历史记录位置映射到地图上,使用全息视图、数据处理程序和bokeh。大多类似于在数据表网站中给出的例子。但是当我这样做的时候,地图覆盖就不能正常工作了,因为lat/long会被破坏。
import datashader as ds
import geoviews as gv
import holoviews as hv
from holoviews.operation.datashader import datashade, dynspread
from datashader import transfer_functions as tf
from colorcet import
我想用它的起始位置像这样投射一张地图
我得到的当前输出如下
import holoviews as hv
from geoviews.tile_sources import EsriImagery
from holoviews.operation.datashader import datashade, dynspread
import datashader as ds
import colorcet as cc
hv.extension('bokeh', 'matplotlib')
c = df.loc[(df['dropoff
我希望使用python中的Datashader模块执行类似于pyplot.scatter的操作,独立地为每个点指定一个个体(x,y),RGB\十六x值:
#what i'd like to do, but using Datashader:
import numpy as np
#make sample arrays
n = int(1e+8)
point_array = np.random.normal(0, 1, [n, 2])
color_array = np.random.randint(0, 256, [n, 3])/255 # RGB. I can
#convert be
目前,我正试图在datashader和bokeh的帮助下,将数据集(柏林公共交通点)映射到瓷砖上。在某种程度上,它运行良好,但仍然存在三个问题:
当放大数据时,像素仍然相当大且不被重新排列--如何做到这一点?如何使投影数据半透明以仍然能看到下面的地图?随着地图块的合并,bokeh工具栏的“保存”-function消失了。怎么把它拿回来?
谢谢您的意见!
编写的(远不完美的)代码:
import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gp
import datashader as ds
import datashader.tran
我正在运行Anaconda10.0木星笔记本Python 3.8,在Chrome上运行bokeh2.3.0。在我的另一台PC上(应该是相同的设置,只是这是稍晚一点的Anaconda版本)映像是可以的,但是在这上面没有图像,Javascript控制台告诉我:
Bokeh:错误:无法运行BokehJS代码,因为缺少BokehJS库
我在这里或网上其他地方找不到一个简单的解决这个问题的办法,现在我完全不知所措。
我正在运行的缩写代码是:
import regex as rg
import pandas as pd
import numpy as np
import datashader as
基本需求:绘制一张地图,并根据编码更新为变量。挑战:
必须使用栅格化、数据聚合(大数据)。
全息视图.DynamicMap似乎不支持光栅化。
import holoviews as hv, datashader as ds, geoviews as gv, geoviews.tile_sources as gvts
from holoviews.operation.datashader import datashade, rasterize, dynspread
import panel as pn
hv.extension('bokeh')
opts = d