python - bokeh.charts 消失了 - 什么库可以制作交互式彩色散点图？

Question

我发现自己最常做的可视化之一如下:我有 x,y 数据，按类别标记。我需要将其绘制在散点图中，根据标签自动为点着色，并生成图例。 可视化应该是交互式的(可缩放、将鼠标悬停在点上显示元数据等...)

这是我正在寻找的完美示例 - 现已弃用的 bokeh.charts library 中存在的东西:

我知道我可以与seaborn以非交互方式完成此操作:

fig = sns.lmplot(x="Length", y="Boot", hue="class", fit_reg=False, data=df)

我可以与 Bokeh 交互地绘制，但只能在较低的水平上，没有颜色或图例:

p = Scatter(df, x="Length", y="Boot", plot_width=800, plot_height=600, 
    tooltips=TOOLTIPS, title="Cars")

我也知道存在各种解决方法，手动定义调色板，例如 this one 。然而，对于曾经是简单的单行代码(在 R 中仍然如此)的东西来说，这是极其复杂的。替代品 Holoview 似乎不支持散点图中的着色:Source

那么，对于在 oneliner 中支持开箱即用的 Python 包有什么建议，而不是在低级别上手动编写此代码吗？

Answer 1

HoloViews库是 Bokeh 图 API 的一个很好的替代品。然而，由于习惯了命令式绘图 API 的人对该 API 相当陌生，我们最近发布了一个名为 hvPlot 的新库。 ，它试图非常接近地反射(reflect) pandas 绘图 API，同时提供 Bokeh 提供的交互性以及 HoloViews 的一些更高级的功能(例如自动分面、小部件和数据着色器集成)。要从上面重新创建绘图，您可以执行以下操作:

import bokeh.sampledata.autompg as mpg
import hvplot.pandas  # adds hvplot method to pandas objects

myPlot = mpg.autompg.hvplot.scatter(
        x='displ', y='hp', by='cyl',
        fields={'hp': 'Horsepower', 'displ': 'Displacement'},
        title='HP vs. DISPL (shaded by CYL)'
)
hvplot.show(myPlot) # view the plot in a browser (hvplot doesn't support modal dialogs)

请注意，在下一版本中，您将能够将 fields 参数替换为更明确的 xlabel 和 ylabel 参数。