python - 访问全息 View 中的 Bokeh (图形)参数

Question

主要是为了使用 Holoviews 的抽取操作，我坚持使用 Holoviews，但在调整 Holoviews 中的 Bokeh 输出时遇到了限制:

要在纯 Bokeh 中实现“链接平移”，需要共享例如bokehs bokeh.plotting.figure.Figure 对象中的 x_range 参数，例如

# create a new plot 
s1 = figure(plot_width=250, plot_height=250)

# create a new plot and share only one range 
s2 = figure(plot_width=250, plot_height=250, x_range=s1.x_range)

完整示例: https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/interaction/linking.html#userguide-interaction-linking

如何访问和操作 Holoviews 创建的 Bokeh 图形？

我想直接在全息 View 中实现链接平移。这样做的原因是，为了在具有不同范围的图中保留交互性。

我知道，holoviews 选项 axiswise=True 可以自动完美地调整不同的范围，但似乎不能仅针对单个轴(例如 y 轴)定义此选项，同时保留链接的平移交互性x 轴。

我怎样才能做到这一点？非常感谢!

Answer 1

这个问题有几种不同的答案。让我们从最直接的解决方法开始，解决您正在尝试做的事情，即链接一个轴而不是另一个轴。通过为尺寸指定不同的名称，最容易实现这一点，例如只需将其中一个维度命名为默认的“x”或“y”以外的名称即可:

hv.Curve([1, 2, 3], 'x', 'y') + hv.Curve([1, 2, 3], 'x', 'y2')

更准确地说，在这种情况下，轴的“身份”是由维度名称、标签和单位决定的。这使得表示相同数量的轴可以轻松共享。如果您确实需要，您甚至可以给它们不同的名称/标签/单位，然后使用 xlabel/ylabel 选项覆盖显示的标签。

现在要回答更字面的答案，HoloViews 在后台生成 Bokeh 模型，然后将它们渲染到屏幕上。您可以定义可以在渲染 Bokeh 图表示之前修改它的钩子(Hook)。我当然不会推荐这种方法，但您可以实现与之前的解决方案相同的效果，如下所示:

ax_range = None
def hook(plot, element):
    global ax_range
    ax_range = plot.handles['x_range']

def hook2(plot, element):
    plot.state.x_range = ax_range

hv.Curve([1, 2, 3], 'x', 'y').opts(hooks=[hook]) + hv.Curve([1, 2, 3], 'x2', 'y').opts(hooks=[hook2], axiswise=True)

最后，我们可以使链接更加明确，如果您喜欢这种方法，我建议您提交一个问题以请求将其包含在内。在 HoloViews 1.11 中所谓的 Links引入后，我们可以轻松添加 RangeLink，如下所示:

import param
from holoviews.plotting.links import Link

class RangeLink(Link):

    x_range = param.Boolean(default=True)
    y_range = param.Boolean(default=True)

    _requires_target = True

from holoviews.plotting.bokeh.callbacks import LinkCallback

class RangeLinkCallback(LinkCallback):

    def __init__(self, root_model, link, source_plot, target_plot):
        if link.x_range:
            target_plot.handles['x_range'] = source_plot.handles['x_range']    
            target_plot.state.x_range = source_plot.state.x_range
        if link.y_range:
            target_plot.handles['y_range'] = source_plot.handles['y_range']    
            target_plot.state.y_range = source_plot.state.y_range

RangeLink.register_callback('bokeh', RangeLinkCallback)

# Now we can use it to link the axes
curve = hv.Curve([1, 2, 3])
curve2 = hv.Curve([1, 2, 3])

RangeLink(curve, curve2, y_range=False)

curve + curve2.opts(axiswise=True)