问题标签 [datashader]

代码： import datashader as ds

错误： self._handle = _dlopen(self._name, mode) OSError: [WinError 126] The specified module could not be found

详细错误：

我有一个包含约 2000 万个文档的 mongo 集合，对于每个文档，将从 ObjectID(_id) 和大约 10 个其他值中获取时间戳。在每个文档中都有一个标识符键，用于稍后对它们进行分组，我有大约 200 个唯一标识符。对于给定的标识符，我将从每个标有该标识符的文档中收集 10 个值+时间戳，然后以各种组合对其进行绘制（例如：时间戳 + 值：1、3、4、5、6 用于图表）。

到目前为止，我已经创建了一个烧瓶应用程序，用作前端的支持和 angularjs。我可以从 angular 发送标识符并使​​用 pymongo 到 python 端的 numpy 数组和 matplotlib 或 seaborne 我可以创建和提供静态临时 png 以在前端呈现。

我想创建要缩放的交互式图形，我尝试过在客户端使用 dygraph，并尝试在服务器端使用散景。由于数据太大（为一个页面累积约 1 百万个数据点），两者都没有成功。我需要一个免费的应用程序/库，加载时间不超过 3 分钟。我需要让它尽可能简单（不使用保存的图像进行预渲染，如果可能的话自动或不进行下采样）。

接下来我可以尝试什么，Datashader对我有用吗？

我使用以下步骤下载并安装了 datasheder：

之后，我使用`python data.py之类的终端运行了代码，但没有显示图形；什么都没有显示。

我不确定我是否在这里遵循了正确的步骤，有人可以帮我显示图表吗？这是我的代码：

我正在寻找使用数据着色器将大型二维数据数组绘制为一系列点的帮助/建议，按幅度着色。我处理的数据存放在几个 2D HDF5 数据集中，时间索引存储在单独的数据集中。数据的第二个维度是空间维度（距离以 m 为单位），它是一个不均匀的阶梯系列浮点数。数据集通常非常大（~1000 x >1000000），所以我想处理核心数据框的构建，其中数据的 y 位置存储为列标题，x -location 是帧索引，我想将点颜色映射到数据值当我想从 dask 数据帧的数据着色器中绘制它时，我遇到的问题是，目前，我发现的唯一方法是展平数据框并创建两个相应的“x” 和 'y' 列来容纳索引和 y 位置。任何人都可以帮助我理解这种绘图是否可以在没有展平数据的步骤的情况下进行？

这是我迄今为止所做的一个例子：

谁能推荐一种通过数据着色器管道更有效地处理此问题的方法？

提前致谢！

这是我的代码：

问题是它将绘图从数据着色器加载到散景绘图界面中。但是当我缩放图像时，只有轴值会发生变化，但是当我尝试缩放数据时，绘图图像会返回到同一点。放大一点，然后回到完整的数据视图堆栈。

[不用说我在学习这些库方面还很陌生]

在遵循Datashader示例笔记本演示 lines时，输入是 Pandas DataFrame（尽管 Dask DataFrame 似乎也可以工作）。我的数据在 NumPy 数组中。我可以使用 Datashader 从 NumPy 数组中绘制线条，而无需先将它们放入 DataFrame 中吗？

line glyph的文档似乎表明这是可能的，但我没有找到示例。我链接到的示例笔记本使用Canvas.line了我在文档中没有找到的用途。

是否可以将数据着色器图像添加到一组 matplotlib 子图中？

作为一个具体的例子，

我有一个二乘二的 matplotlib 子图数组，并且想ax_r[0]用 datashader image 替换上面示例中的 [0,0] 图a。这可能吗？如果可以，怎么做？

谢谢！

我无法导入数据着色器：

• 在 Jupyter Notebook 我简单地得到：

  ImportError：没有名为“datashader”的模块

• 在终端（linux ubuntu 17.04 32bit）中，运行python后，我得到：

我已经使用 miniconda 安装了数据着色器。所以首先安装了miniconda，然后使用

知道为什么不导入数据着色器吗？

让我从补充 HoloViews 开发人员开始，这东西非常了不起。只有很多部分，很难弄清楚如何将它们放在一起做我想要的:)。

我在这里尝试进行链接的多维数据绘图，即我希望有几个图显示沿不同维度的相同数据的视图。然后，我想利用 Bokeh 选择工具在其中一个图中选择数据，并查看它在其他图中的位置。但我也需要使用 Datashader 来做，因为我的数据集很大。

这是我到目前为止所拥有的（在 Jupyter 笔记本中运行，使用 python 2）

这会产生以下内容

这非常简单。但是，它并没有完全满足我的要求。数据范围的变化和平移是联系在一起的，这很酷，但是一个图范围之外的数据仍然可以绘制在其他图上。我想让这些数据从所有图中消失，这样我就只能看到所有查看的数据范围内的数据，这样就可以动态地选择一些数据超立方体在多维空间中突出显示。

此外，最好让散景选择工具以相同的方式工作，例如，我可以在一个图上选择一些点，并让它们在其他图上全部显示为红色或其他内容。尽管要求“box_select”和“lasso_select”，但我什至根本没有得到选择工具。虽然我可能错误地要求它们，但我并不清楚 HoloViews 如何传递选项。

我的目标是在 HoloViews 中创建 x、y、z 散点图，其中这些图是使用 Datashader 生成的，通过最小化“z”来聚合点，并根据“z”着色点。最终，这是为了做一些事情，比如制作轮廓似然图。

我在使用 HoloViews + Datashader 生成绘图方面取得了良好的进展，甚至以很酷的方式链接绘图（参见例如How to do linked data selections in HoloViews with Datashader + Bokeh backend），但是我不知道如何控制点颜色和聚合方法。

下面是一些代码（在 Jupyter 笔记本中运行），它（几乎）在“普通香草”Datashader + Bokeh 中实现了我想要的。如何通过 HoloViews 实现相同的目标，以便我可以利用该包中的优秀功能？

特别注意，我希望将颜色分配给特定的 z 值，我不希望它被自动归一化或任何类似的事情。我试图在下面的代码中通过在 'shade' 函数中设置 'span' 参数来实现这一点，尽管它不太有效，因为当我放大绘图时，我看到出现了新的绿色区域，这表明颜色的绝对标准化不会保持不变。无论如何，它应该足够接近来说明我所追求的。

带输出