python - 将 Holoviews 轴更改为正确的格式

Question

我正在尝试创建一个具有多个轴的绘图。但是，holoviews 不是将 Gene 和 db 放在 x 轴上，将突变放在 y 轴上，而是将 db 放在 y 轴上，将gene 放在 x 轴上。

我怎样才能从中得到多类别图？

mutated_positions = hv.Scatter(totaldf,
              ['gene', 'db'], 'mutations', xrotation=45).opts(size=10, color='#024bc2', line_color='#002869', jitter=0.2, alpha=0.5)

当前的情节如下所示: /image/jje5h.jpg我试图得到这样的轴: /image/GBziX.jpgY 轴上有突变。

我使用的数据框如下所示:

      gene       db  mutations
0     IGHV1-3  G1K_CL2          6
1    IGHV1-58  G1K_CL2          2
2    IGHV1-58  G1K_CL2          3
3     IGHV1-8  G1K_CL2          2
4    IGHV3-16  G1K_CL2          3
..        ...      ...        ...
141  IGHV4-61  G1K_CL3         11
142  IGHV4-61  G1K_CL3         12
143  IGHV4-61  G1K_CL3         10
144  IGHV4-61  G1K_CL3         13
145  IGHV7-81  G1K_CL3          4

Answer 1

下面的代码是将突变放在 y 轴上，并将 db 和/或基因放在 x 轴上的一种方法。
它创建一个Ndlayout，这意味着为每个基因创建一个单独的图。

# import libraries
import pandas as pd
import holoviews as hv
from holoviews import opts
hv.extension('bokeh')

# create dataframe
data = [
    ['IGHV4-61', 'G1K_CL2', 11],
    ['IGHV4-61', 'G1K_CL3', 12],
    ['IGHV4-61', 'G1K_CL3', 10],
    ['IGHV7-81', 'G1K_CL2', 13],
    ['IGHV7-81', 'G1K_CL3',  4],
]
df = pd.DataFrame(data, columns=['gene', 'db', 'mutations'])

# create layout plot with mutations on the y-axis
layout_plot = hv.Dataset(df).to.scatter('db', 'mutations').layout('gene')

# make plot look nicer
layout_plot = layout_plot.opts(opts.Scatter(size=10, ylim=(0, 15), width=250))

# show structure of holoviews layout plot
print(layout_plot)

# show plot in Jupyter
layout_plot

情节结构如下:

:NdLayout [gene]

:Scatter [db] (mutations)

结果图如下所示:

作为替代方案，您也可以使用构建在 Holoviews 之上的 hvplot 库，它会给您与上面相同的结果。这与 pandas 绘图基本相同，您可以使用 argument by='gene' 和 subplots='True' 来创建 Ndlayout。

# import libraries
import hvplot
import hvplot.pandas
hv.extension('bokeh')

# create layout plot with hvplot
layout_plot = df.hvplot(
    kind='scatter',
    x='db',
    y='mutations',
    by='gene',
    subplots=True,  # creates a layout
    size=100,  # marker size
    ylim=(0, 15), 
    width=250,  # width of plot
)

# show structure of holoviews layout plot
print(layout_plot)

# show plot in Jupyter
layout_plot