Python 如何在Databricks上使用HoloView/hvPlot

如何使HoloViews绘图或Hvplot在Databrick上工作

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生成的绘图还应保持所有交互性。

您可以将HoloViews绘图保存为HTML文件，然后使用displayHTML（）
该解决方案的灵感来源于此博客：

这种方法的缺点是html文件不应该太大，否则保存笔记本时可能会遇到问题

下面是一个工作示例：

# import libraries
import numpy as np
import pandas as pd

import holoviews as hv
import hvplot.pandas

# create sample date
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 2), columns=['col1', 'col2'])
df['col3'] = np.random.randint(0, 2, 50)

# create holoviews scatter plot
hv_scatter = df.hvplot(kind='scatter', x='col1', y='col2', groupby='col3')

# save scatter plot as html
hv.save(hv_scatter, 'hv_scatter.html')

# assign html file to variable
with open('hv_scatter.html', 'r') as html_file:
  html_scatter = html_file.read()

# display scatter plot
displayHTML(html_scatter)

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作为替代方案，您也可以将绘图渲染为Bokeh绘图，然后使用此笔记本的示例：

Bokeh

文件\u html

将返回html+JS代码以提供数据的交互式绘图。HTML总量必须小于20MB。您的数据需要内联到HTML中，否则您可能会遇到CSRF错误。确保已安装python

holoviews

、

bokeh

和

hvplot

软件包。例如：

导入数学
将numpy作为np导入
作为pd进口熊猫
将全息视图导入为hv
从bokeh.embed导入组件，文件\u html
从bokeh.resources导入CDN
高压扩展（“bokeh”）
导入hvplot
renderer=hv.renderer（'bokeh'）。实例（fig='html'，holomap='auto'）
#看https://github.com/ioam/holoviews/issues/1819
def displayHoloviews（hv_plot，html_name=“plot.html”，宽度=1000，高度=600，渲染器=渲染器）：
绘图=渲染器。获取绘图（hv\U绘图）。状态
setattr（绘图，“绘图宽度”，宽度）
setattr（绘图，‘绘图高度’、高度）
显示html（文件\ html（绘图、CDN、html \名称））
索引=pd.日期范围（'1/1/2000'，期间=1000）
df=pd.DataFrame（np.random.randn（1000,4），index=index，columns=list（'ABCD'））.cumsum（）
显示全息视图（hvplot.hvplot（df）.line（y=['A'，'B'，'C'，'D']））

您只需使用

import holoviews as hv

your_plot = hv.Points(np.random.multivariate_normal((0,0), [[0.1, 0.1], [0.1, 1.0]], (1000,)))

renderer = hv.renderer("bokeh")
displayHTML(renderer.html(your_plot))

但是，如果使用

displayHTML（）

的AIU阻止了

decimate（）

或

datashader

，它将只显示最初渲染的绘图版本。其他答案也是如此，我不确定目前是否存在在DataBricks上保持可伸缩性的解决方案（我对这样的解决方案非常感兴趣） !).