Holoviews 根据标记类型显示点图的图例

Question

假设我有以下数据框：

df = pd.DataFrame(data = {'id':['a','b','c','d'], 'value': [1,2,3,4], 'type':['x', 'x', 'y', 'y']})

  id  value type
0  a      1    x
1  b      2    x
2  c      3    y
3  d      4    y

我想制作一个带有全息图的交互式散点图，其中点由

value

着色，标记基于

type

。下面的代码几乎让我得到了我想要的......

p = hv.Points(df)
options = hv.opts.Points(tools=['hover'], size = 10,
                         color = 'value',
                         colorbar=True,
                         marker = hv.dim("type").categorize({'x': 'square', 'y':'circle'}),
                         show_legend = True)
                      
p.opts(options)

但是没有传说。如何添加从圆形标记（type = y）指定方形标记（type = x）的图例？

谢谢！

Answer 1

您可以使用

hv.NdOverlay

和

hv.Legend

元素向散点图添加图例。这是一个例子：

import holoviews as hv
hv.extension('bokeh')

df = pd.DataFrame(data={'id':['a','b','c','d'], 'value': [1,2,3,4], 'type':['x', 'x', 'y', 'y']})

points = hv.Points(df, kdims=['value'], vdims=['id'])
overlay = hv.NdOverlay({t: points.select(type=t) for t in df['type'].unique()})
legend = hv.Legend(list(df['type'].unique()))

options = hv.opts.Points(tools=['hover'], size=10, color='value', colorbar=True,
                          show_legend=True)

overlay.opts(options) * legend

在这个例子中，我们使用

Points

方法为DataFrame中的每个类型创建一个

select

对象，然后我们创建一个组合这些点对象的

NdOverlay

。我们还创建了一个

Legend

对象，其中包含 DataFrame 中的唯一类型列表，然后我们使用

*

运算符将图例添加到图中。

注意，我们使用

kdims=['value']

和

vdims=['id']

来指定

value

列应该用作x轴，

id

列应该用作y轴。您可以调整这些设置以匹配您想要的情节。

编辑（OP评论后）：

第一个错误的原因是 kdims 参数必须是点元素的 2 维列表，x 轴和 y 轴。在我之前提供的代码中，我假设你的 df 中的值列同时包含绘图的 x 和 y 值，但事实可能并非如此。

要解决此问题，您需要明确指定 x 和 y 维度。这是创建 Points 元素的更新代码：

points = hv.Points(df, kdims=['id'], vdims=['value'])

关于第二个错误，

Legend

类似乎在Holoviews版本

1.14.0

中被删除，并被替换为

legend

方法。要为情节添加图例，您可以修改最后一行代码，如下所示：

scatter = points.opts(color='blue', size=5, show_grid=True, legend_position='top_left')
scatter.legend(['Value'])

编辑2：

这是我的全息视图版本：

$ pip show holoviews

Name: holoviews
Version: 1.15.4

尝试以下代码：

import pandas as pd
import holoviews as hv
from holoviews import opts

hv.extension('bokeh')

df = pd.DataFrame({'id': ['a', 'b', 'c'], 'value': [1, 2, 3]})

points = hv.Points(data=df, kdims=['id', 'value'])

scatter = hv.Scatter(data=df, kdims=['id'], vdims=['value'])

scatter.opts(opts.Scatter(size=10, color='red', legend_position='top_left'))

scatter * points

这是它的样子：