Holoviews 网格数据集示例 - 如何从 2D 图像（numpy 数组）创建数据集

Question

我正在尝试从存储为 numpy 数组的二维图像创建全息视图数据集。 Holoviews 在此处为网格化数据集提供了相当全面的指南： http://holoviews.org/getting_started/Gridded_Datasets.html

在上面链接的示例中，他们从 3D numpy 数组（时间、x、y）创建数据集，如下所示：

ds = hv.Dataset((np.arange(50), np.arange(111), np.arange(62), calcium_array), kdims=['Time', 'x', 'y'], vdims=['Fluorescence']) ds

其中 calcium_array 是一个形状为 (50,11,62) 的 numpy 数组。这对我来说很好运行 Python 3.6，和 holoviews 版本 1.8.4-x-gde78cf33a

当我尝试像这样为简单的 2D 图像修改示例时

ds = hv.Dataset((np.arange(111), np.arange(62), calcium_array[0,:,:]), kdims=[ 'x', 'y'], vdims=['Fluorescence']) ds

我得到异常 ValueError: None of the available storage backends were able to support the supplied data format.

我对工作示例代码的修改基本上归结为删除数组和 kdims 中的第一个维度。我做错了什么还是这是一个错误？

Answer 1

尝试：

ds = hv.Dataset((np.arange(50), np.arange(111), np.arange(62), calcium_array),
                kdims=['Time', 'x', 'y'], vdims=['Fluorescence'])
ds

=> :Dataset   [Time,x,y]   (Fluorescence)


ds = hv.Dataset((np.arange(50), np.arange(111), calcium_array[0,:,:]),
                kdims=['x', 'y'], vdims=['Fluorescence'])
ds

=> :Dataset   [x,y]   (Fluorescence)

也许我们需要更好的错误消息。

Holoviews 网格数据集示例 - 如何从 2D 图像（numpy 数组）创建数据集

Holoviews gridded dataset example - how to create dataset from 2D image (numpy array)

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