使用数据阴影时如何保留或设置我的全息图的宽度和高度?

How to keep or set width and height of my holoviews plot when using datashade?

我正在尝试创建一个包含多个类别的图,并且每个类别都有一个图。
由于有这么多数据点,我正在使用数据阴影。但是 datashade 忽略了我为这些图设置的宽度和高度。

如何在使用数据着色器时保持已为绘图设置的宽度和高度?

下面是示例代码:

# import libraries
import numpy as np
import pandas as pd

import hvplot
import hvplot.pandas

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

from holoviews.operation.datashader import datashade

# create some sample data
sample_scatter1 = np.random.normal(loc=0.0, size=50)
sample_scatter2 = np.random.normal(loc=300., size=50)
sample_category = np.random.choice(2, size=50)

demo_df = pd.DataFrame({
    'col1': sample_scatter1,
    'col2': sample_scatter2,
    'category': sample_category,
})

hv_demo_df = hv.Dataset(demo_df, kdims=['col1', 'category'], vdims=['col2'])

# when i plot without datashade, width works fine
# but with using datashade here i lose the width that i set
datashade(hv_demo_df.to.scatter().opts(width=1000).layout('category')).cols(1)


不使用数据阴影时绘图:


当我丢失我设置的宽度和高度时使用数据阴影绘制:

这里的问题是应用操作可以对元素执行任何转换,这意味着许多选项在应用转换后不一定有效。因此,操作通常最终会删除应用于元素的选项,因此有必要在事后重新应用它们。在您的示例中,这意味着您必须这样做:

hv_demo_df = hv.Dataset(demo_df, kdims=['col1', 'category'], vdims=['col2'])

datashade(hv_demo_df.to.scatter().layout('category')).opts(hv.opts.RGB(width=1000)).cols(1)

我同意这并不理想,我们已经讨论过确保至少传输输入和输出元素共享的所有选项。这也与 this issue 有关,这表明操作(如数据阴影)也应使用应用于元素的任何选项。