Python 数据着色器更改每个日期的颜色

对于带有datashader的散点图，我想将时间的概念合并到图中。可能是通过使用颜色

目前,

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

date_values = ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04']
result = []
for d in date_values:
    print(d)
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(10000, 2), columns=list('AB'))
    df.columns = ['value_foo', 'value_bar']
    df['dt'] = d
    df['dt'] = pd.to_datetime(df['dt'])
    result.append(df)

df =  pd.concat(result)    
display(df.head())

import holoviews as hv
import holoviews.operation.datashader as hd
hv.extension("bokeh", "matplotlib") 

import datashader as ds
import datashader.transfer_functions as tf


cvs = ds.Canvas().points(df, 'value_foo', 'value_bar')
from colorcet import fire
#tf.set_background(tf.shade(cvs, cmap=fire),"black")
tf.shade(cvs)

#sns.jointplot(x="value_foo", y="value_bar", data=df, hue='dt')

给予

然而，现在不同的日期无法区分。

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打印时如何包含日期信息（例如使用颜色）？

Datashader可以使用任何分类列进行着色。在这里，您只有四个不同的日期，这已经可以作为一个分类，但是如果您有很多日期，您首先要将它们划分为一组合适的日期范围（例如，如果您使用256色的颜色映射，则总值小于256）

无论哪种方式，一旦你有了一个分类列

c

，把

agg=ds.count\u cat（'c'）

传递给你的

.points（）

调用，你应该得到一个按日期着色的绘图

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有关示例，请参见中的“拾取时间”图。

输入必须是分类的

——即使使用字符串作为数据类型。但是当使用pandas Category时，它也失败了。不确定在这种情况下失败是什么意思。是的，您确实需要在该列中添加

.astype（“category”）

，而更好的示例可能是位于的“aggc”。如果你能成功地运行这个例子，那么你大概可以让上面的例子工作，因为它非常相似。现在我需要修正：`为可用的分类字段（63）提供的颜色不足（22）`正在解决这一问题——有点像。但是现在缺少了一个很好的图例，它解释了类别和颜色的映射。我们正在努力为颜色键提供适当的支持，比如HoloView中Bokeh渲染的Datashader类别图的颜色键，但可能需要几周或几个月的时间，因为我们还有很多其他类似但更容易的任务要首先完成。同时，展示了如何伪造这样的传奇。