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我正在研究一个带有holoviewsand的小部件panel- 它包括读取 apandas.dataFrame并为每列显示一条曲线。我需要的交互是能够从图中添加/删除列。在我的实际用例中，列太多，所以我无法利用bokeh+holoviews.

我举了一个小例子，'''有点像'''，但我可能做错了，因为每次panel.widgets.MultiChoice与


import holoviews as hv
import numpy as np
import pandas as pd
import colorcet as cc
import panel as pn

pn.extension()
hv.extension("bokeh")

# generate some data
def get_data():
    data = {
        "1998": np.random.rand(365),
        "1999": np.random.rand(365),
        "2000": np.random.rand(365),
        "2002": np.random.rand(365),
        "2003": np.random.rand(365),
    }
    df = pd.DataFrame(data, index=range(0, 365))
    return df

# utility to help me placing the month label around the 2nd week of each month

def split_list(a, n):
    k, m = divmod(len(a), n)
    return list(
        list(a[i * k + min(i, m) : (i + 1) * k + min(i + 1, m)]) for i in range(n)
    )


def get_ticks(df, pos):
    splitter = split_list(df.index, 12)
    months = [
        "Jan",
        "Feb",
        "Mar",
        "Apr",
        "May",
        "Jun",
        "Jul",
        "Aug",
        "Sep",
        "Oct",
        "Nov",
        "Dec",
    ]
    xticks_map = [i for i in zip([splitter[i][pos] for i in range(0, 12)], months)]
    return xticks_map

# plotting method

def get_mplot(df, cols=None):
    if cols:
        df = df[cols]
    if len(df.columns) == 0:
        print("No coumns selected")
        return None
    grid_style = {
        "grid_line_color": "black",
        "grid_line_width": 1.1,
        "minor_ygrid_line_color": "lightgray",
        "minor_xgrid_line_color": "lightgray",
        "xgrid_line_dash": [4, 4],
    }
    colors = cc.glasbey_light[: len(list(df.columns))]
    xticks_map = get_ticks(df, 15)
    multi_curve = [
        hv.Curve((df.index, df[v]), label=str(v)).opts(
            xticks=xticks_map,
            xrotation=45,
            width=900,
            height=400,
            line_color=colors[i],
            gridstyle=grid_style,
            show_grid=True,
        )
        for i, v in enumerate(df)
    ]
    mplot = hv.Overlay(multi_curve)
    return mplot


# get the data
df = get_data()

# create a multi-choice widget

years = pn.widgets.MultiChoice(
    name="Years", options=list(df.columns), margin=(0, 20, 0, 0)
)

# bind plot and multi-choice

@pn.depends(years)
def get_plot(years):
    df = get_data()
    if years:
        df = df[years]
    mplot = get_mplot(df, years)
    return mplot


pn.Column("Plot!", get_plot, pn.Row(years), width_policy="max").servable()

为方便起见，我将代码作为笔记本在线存储在一个要点上：

笔记本

我的问题是当我定义时单元格（在笔记本中）之间holoviews的交互​​- 到目前为止，我让它工作的唯一方法是在每次交互时“重新加载”数据……（cell_out: , line , in ）如果数据开始增加，这显然会减慢整个应用程序的速度。panel#7@pn.depends method[#21][#3]df = get_data()

本质上，我需要一种与绘图组件交互的方法，而不是在每次交互时重新执行绘图。在普通的散景中，我会编写一个连接到情节的处理程序，但我的理解是，在holoviews+中panel（因为它们是建立在散景之上的一组更高级别的库）应该有一种更简单的方法来实现相同的效果。

您对如何避免重新加载数据集有任何提示吗？

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2 回答 2

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我认为您只需要先加载数据而不覆盖数据框，例如：

df = get_data()

@pn.depends(years)
def get_plot(years):
    if years:
        df1 = df[years]
    mplot = get_mplot(df1, years)
    return mplot
于 2021-03-03T11:24:41.830 回答
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在@rich-signell 之上构建，这在从多选小部件中删除所有条目时也将起作用：

@pn.depends(years)
def get_plot(years):
    if years:
        df1 = df[years]
        mplot = get_mplot(df1, years)
    else:
        mplot = get_mplot(df)
    return mplot

但是，我面临的问题是由于我在 jupyter 笔记本中对代码进行原型设计的方式。在 jupyter notebook 中运行 holoviews+时有一个奇怪的行为。panel我能够使用以下版本在两个不同的 jupyter 服务器上复制它

Jupyterlab, holoviews, panel

'2.2.9', '1.14.0', '0.11.0a3.post2+g5aa0c91'
'3.0.7', '1.14.2.post2+gd235b1cb0','0.10.3'

问题是，在重新启动笔记本内核之前，小部件不会拾取应用到get_plot()方法的更改，用 - 装饰，因此任何更改代码的尝试（也是有效的解决方案）都无效并且让我感到困惑。@pn.dependspanel

试图在此记录中显示问题 https://gist.github.com/epifanio/6c9827f9163de359130102a29d7f3079

于 2021-03-03T12:14:29.440 回答