python - 更改复杂 Holoviews 图形的范围或轴限制

Question

我看到有关如何在全息 View 中编辑单个对象(如图像或直方图)的范围(又名轴限制)的示例 such as this answer on stack exchange for histogram extents .如果你想把它应用到像 NdOverlay 或 HoloMap 对象这样更复杂的东西上呢？本质上，我想对整个轴或图形应用限制，而不必担心在所述轴或图形中可能包含的每个元素。

例如，假设我有以下内容，并且想要删除轴上的抑制零:

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,1,2,3],'B':[4,5,6,1,4,9],'C':['a','a','a','b','b','b']})
tbl = hv.Table(df)
fig = tbl.to.curve(kdims=['A'],vdims=['B'],mdims=['C']).overlay()
fig *= hv.Points([(3,4),(5,6),(1,3)])
fig

将自定义绘图限制应用于此叠加层等多元素对象或 HoloMap 的最佳方法是什么？我宁愿不必过滤数据，因为如果您正在进行结合多个数据源的探索性工作，这可能会很麻烦。我是否需要将范围关键字应用于每个组件，或者是否有一种简单的方法可以将其广播到整个图形？

感谢您的帮助。

Answer 1

在最新版本的 HoloViews 中指定显式轴限制的最简单方法是使用 xlim和 ylim选项:

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,1,2,3],'B':[4,5,6,1,4,9],'C':
['a','a','a','b','b','b']})
tbl = hv.Table(df)
fig = tbl.to.curve(kdims=['A'],vdims=['B'],mdims=['C']).overlay()
fig *= hv.Points([(3,4),(5,6),(1,3)])
fig.opts(xlim=(0, 6), ylim=(0, 10))

另一种选择(也适用于旧版本)是使用 redim方法(假设您使用的是 HoloViews 的最新开发版本)。在您的情况下，它看起来像这样:

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,1,2,3],'B':[4,5,6,1,4,9],'C':
['a','a','a','b','b','b']})
tbl = hv.Table(df)
fig = tbl.to.curve(kdims=['A'],vdims=['B'],mdims=['C']).overlay()
fig *= hv.Points([(3,4),(5,6),(1,3)])
fig.redim(A=dict(range=(0, 6)), B=dict(range=(0, 10)))

redim方法递归地遍历您的对象，并允许您以这种方式覆盖任何 Dimension 参数，包括范围。