hvPlot-Beispiele#
Installation#
Um die Beispiele ausführen zu können, muss zusätzlich Snappy installiert werden.
Mit Spack könnt ihr Snappy in eurem Kernel bereitstellen, z.B. mit:
$ spack env activate python-38
$ snappy@1.1.8%gcc@11.2.0~ipo+pic+shared
Alternativ könnt ihr Snappy auch mit anderen Paketmanagern installieren, z.B.
Für Debian/Ubuntu:
$ sudo apt install libsnappy-dev
Für Windows:
Snappy benötigt Microsoft Visual C++ ≥ 14.0. Dies kann installiert werden mit den Microsoft C++ Build Tools.
Für Mac OS:
$ brew install snappy
Anschließend sollten für euren Kernel noch weitere Pakete installiert werden, z.B. mit:
$ pipenv install intake intake-parquet s3fs python-snappy pyviz-comms
…
Einführung#
Als erstes importieren wir Numpy und Pandas um anschließend einen kleinen Satz zufälliger Daten zu erstellen:
[1]:
import numpy as np
import pandas as pd
index = pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=index, columns=list('ABCD')).cumsum()
df.head()
[1]:
A | B | C | D | |
---|---|---|---|---|
2000-01-01 | -0.267304 | -0.005315 | 0.601458 | 0.174785 |
2000-01-02 | 0.138013 | -1.331913 | 1.916291 | 0.993524 |
2000-01-03 | 0.303027 | -0.175186 | 1.467751 | 2.096146 |
2000-01-04 | 1.032444 | -0.733473 | 2.208890 | 1.925239 |
2000-01-05 | 1.151775 | 1.341931 | 2.166011 | 0.697053 |
Pandas.plot ()
-API#
Pandas bietet standardmäßig Matplotlib-basiertes Plotten mit der .plot()
-Methode:
[2]:
%matplotlib inline
df.plot();

Das Ergebnis ist ein PNG-Bild, das leicht angezeigt werden kann, ansonsten aber statisch ist.
Hinweis: In Pandas > 0.25.0 kann das Backend ausgetauscht werden, z.B. mit
pd.options.backend.plotting == 'holoviews',
. Weitere Informationen hierzu findet ihr unter Pandas-API.
.hvplot()
#
Wenn wir statt %matplotlib inline
zu import hvplot.pandas
und der df.hvplot
-Methode wechseln, , wird jetzt ein interaktiv erforschbares Bokeh-Diagramm erzeugt mit Verschieben und Vergrößern/Verkleinern sowie anklickbaren Legenden:
[3]:
import hvplot.pandas
df.hvplot()