python - 使用数据阴影时如何保持或设置全息视图的宽度和高度？

Question

我正在尝试创建一个包含多个类别的图，并为每个类别创建一个图。
由于有这么多的数据点，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。

使用数据着色器时，如何保持我已经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制：

在使用 datashade 时绘制我设置的宽度和高度丢失：

Answer 1

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，操作通常最终会放弃应用于元素的选项，因此有必要在事后重新应用它们。在您的示例中，这意味着您必须执行以下操作：

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输入和输出元素共享的所有选项都被传输。这也与这个问题有关，这表明操作（如数据阴影）也应该使用应用于元素的任何选项。