标签: pyviz

我有一个 Select 小部件，当另一个 Select 小部件更改时，它应该提供不同的选项列表，因此只要其他 Select 小部件发生更改，它就会更新。我如何在下面的示例代码中执行此操作？

 _countries = {
    'Africa': ['Ghana', 'Togo', 'South Africa'],
    'Asia'  : ['China', 'Thailand', 'Japan'],
    'Europe': ['Austria', 'Bulgaria', 'Greece']
}

continent = pn.widgets.Select(
    value='Asia', 
    options=['Africa', 'Asia', 'Europe']
)

country = pn.widgets.Select(
    value=_countries[continent.value][0], 
    options=_countries[continent.value]
)

@pn.depends(continent.param.value)
def _update_countries(continent):
    countries = _countries[continent]
    country.options = countries
    country.value = countries[0]

pn.Row(continent, country)

我正在尝试创建一个包含两个 Holoviews 对象的仪表板：一个包含 xarray 变量列表的面板对象，以及一个在输入上采用所选变量的 hvplot对象，如下所示：pn.widgets.Select

def hvmesh(var=None):
    mesh = ds[var].hvplot.quadmesh(x='x', y='y', rasterize=True, crs=crs, 
       width=600, height=400, groupby=list(ds[var].dims[:-2]), cmap='jet')
    return mesh

以下是特定变量（同时具有时间和高度维度）的示例网格：

当我从面板小部件中选择变量时，我希望更新地图： 我尝试将其作为动态地图来执行，如下所示：

from holoviews.streams import Params
import holoviews as hv

var_stream = Params(var_select, ['value'], rename={'value': 'var'})

mesh = hv.DynamicMap(hvmesh, streams=[var_stream])

但是当我尝试显示地图时，我得到：

Exception: Nesting a DynamicMap inside a DynamicMap is not supported.

从面板小部件中选择 hvplot 变量似乎是一种常见的需要。使用pyviz实现此目的的最佳方法是什么？

如果它有用，这是我的完整尝试 Jupyter Notebook。

我似乎无法弄清楚在参数化类中使用 FileInput 小部件的人触发函数的语法。

我知道 FileInput 本身不是一个参数，但我查看了它的代码，并且 value 属性是一个通用的 param.Parameter，所以我认为这会起作用。我也尝试过仅依赖于文件 ( @param.depends('file'))。

class MyFile(param.Parameterized):
    file = pn.widgets.FileInput() # should be a param.?
    file_data = None
    
    @param.depends('file.value')
    def process_file(self):
        print('processing file')
        self.file_data = self.file.value

my_file = MyFile()

然后，使用文件控件后，我希望my_file.file_data有相同内容self.file.value。

面板输出

感谢任何输入，或者是否有人可以将我指向适当的文档。谢谢！

https://github.com/pyviz/panel/issues/711

使用pyviz中的功能，可以很容易地为栅格化的xarray数据集生成一个hvplot/ panel交互式仪表板，例如下面的气温数据示例：

import xarray as xr
import hvplot.xarray
import panel as pn

airtemps = xr.tutorial.load_dataset('air_temperature')
atemp = airtemps.air[:10,:,:]
mesh = atemp.hvplot(groupby='time')
row = pn.Row(mesh)
display(row)

它会自动为时间维度创建一个滑块：

如果我看一下创建的对象：

print(row)

我可以看到DiscreteSlider创建了一个小部件：

Row
    [0] Row
        [0] HoloViews(DynamicMap)
        [1] WidgetBox
            [0] DiscreteSlider(name='Time', options=OrderedDict([('2013-01-01 ...]), value=numpy.datetime64('2013-01-...)

DiscreteSlider用下拉菜单Select小部件替换小部件的最佳方法是什么？

我正在使用 Bokeh 后端学习 HoloViews，并使用 iPython/Jupyter 显示 pandas DataFrame 的所选列（实际上它是一个 xarray 数据集，但用 DataFrame 显示问题更简单）。问题是，当我选择第一个列/变量以外的任何列/变量时，悬停工具提示仍然显示第一个列/变量的值。我的代码大致基于HoloViews 仪表板文档。

import holoviews as hv
import pandas as pd
import numpy as np
hv.extension('bokeh')

df = pd.DataFrame()
df['time'] = pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-31')
df['var1'] = np.linspace(0, 1, len(df['time']))
df['var2'] = np.ones(df['var1'].shape)

def load_symbol(var):
    return hv.Curve(df, ('time', 'Time'), var)

variables = ['var1', 'var2']
dmap = hv.DynamicMap(load_symbol, kdims='Variable').redim.values(Variable=variables)

dmap.opts(framewise=True, tools=['hover'])

使用悬停工具并选择第一个变量： 使用悬停工具并选择第二个变量：

请注意，为 var1 显示了正确的工具提示值 (0.200)。但是，当选择 var2 时，悬停工具仍显示 var1 的值，即使工具提示位于 var2 的正确位置。这里发生了什么？

我正在尝试将面板应用程序嵌入到 Flask 应用程序中。当小部件发生变化时，我正在努力让应用程序更新。为了重现该问题，我使用了Bokeh 中的海水温度示例，该示例包含在面板文档中。

使用 panel.show() 时，面板应用程序本身可以正常工作 - 当滑块小部件值更改时，绘图会更新。

仅 Bokeh 版本的应用程序（不使用面板，如示例中所示）在使用 Flask 时也能正常工作。

当我尝试将面板嵌入到 Flask 中时，滑块不再更新图表。

我怀疑我在modify_doc函数中遗漏了一些东西，以便正确处理请求。

这是代码

from flask import Flask, render_template

from bokeh.embed import server_document
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure
import param
import panel as pn
from bokeh.server.server import Server
from tornado.ioloop import IOLoop

from bokeh.sampledata.sea_surface_temperature import sea_surface_temperature


class SeaSurface(param.Parameterized):

    smoothing = param.Integer(0,bounds=(0, 30))

    def __init__(self, **params):
        super(SeaSurface, self).__init__(**params)
        self.df = sea_surface_temperature.copy()
        self.source = ColumnDataSource(data=self.df)

        self.plot = figure(x_axis_type='datetime', y_range=(0, 25), y_axis_label='Temperature (Celsius)', …

我查看了datashader/Networks和PyViz/network_packets（也使用 datashader）。我想在节点选择时获得对 python 代码的回调（在节点 id 上调用函数，即fun(node_id)）。如何在 PyViz/datashader 中完成此操作？

这更多是一个关于 pyvis 图的问题，但也涉及一个运行 sqlite3 后端的 django 服务器。我的一个视图需要生成一个交互式 pyvis 图并将其显示在客户端浏览器中。我可以在没有 django 应用程序的情况下使用以下代码来完成此操作：

from pyvis.network import Network
network = Network()
network.show('map.html')

正如您通过此方法所看到的，pyvis 首先创建一个 html 文件并将其保存到磁盘。nework.show() 只是在浏览器中打开文件。因为我将在 django web 应用程序上运行它，所以我宁愿创建图形的 html 而不将其保存到磁盘，然后将其作为视图的 HttpResponse 中的字符串返回。是否可以这样做，或者是否有其他更合适的方法？

我正在使用 xarray 数据集创建散点图

scat = ds.hvplot.scatter(x='a', y='b', groupby='c', height=900, width=900)

如何向该图中添加回归线？

我也使用它来设置图中的一些属性，我可以在钩子函数中添加斜率，但我无法弄清楚如何从 plot.state 访问 x 和 y。这也可能是完全错误的做法。

scat = scat.opts(hooks=[hook])

def hook(plot, element):
    print('plot.state:   ', plot.state)
    print('plot.handles: ', sorted(plot.handles.keys()))

    par = np.polyfit(x, y, 1, full=True)
    gradient=par[0][0]
    y_intercept=par[0][1]

    slope = Slope(gradient=gradient, y_intercept=y_intercept,
          line_color='orange', line_dash='dashed', line_width=3.5)

    plot.state.add_layout(slope)

scat = scat.opts(hooks=[hook])

我正在使用 Parameterized Class 构建带有 Panel Holoviz 的仪表板。

在本课程中，我想要一个按钮，当按下该按钮时开始训练模型，当模型完成训练时，它需要显示基于该模型的图表。

如何使用类在面板中构建此类依赖关系？