Datashaderを使用してNumPy配列のデータをプロットする最良の方法は何ですか？

Question

Datashaderの例では、notebook demonstrating linesが入力されていますが、入力はPandas DataFrameです（Dask DataFrameも同様です）。私のデータはNumPy配列になっています。データシートを最初にDataFrameに配置しなくても、データシートを使ってNumPy配列の線をプロットすることはできますか？

line glyphのドキュメントはこれが可能であることを示していますが、例は見つかりませんでした。私がリンクしている例のノートブックはCanvas.lineを使用していますが、これはドキュメントに見つかりませんでした。

Answer 1

OrderedDictおよびxarray.concatの方法は、多くのデータ曲線に適用すると非常に遅くなりました。次の例は、はるかに高速なメソッドを示しています。時間と詳細については、this GitHub issueを参照してください。フィードバックのための

import pandas as pd 
import numpy as np 
import datashader 
import bokeh.plotting 
import collections 
import xarray 
import time 
from bokeh.palettes import Colorblind7 as palette 

bokeh.plotting.output_notebook() 

# create some data worth plotting 
nx = 50 
x = np.linspace(0, np.pi * 2, nx) 
y = np.sin(x) 
n = 10000 
data = np.empty([n+1, len(y)]) 
data[0] = x 
prng = np.random.RandomState(123) 

# scale the data using a random normal distribution 
offset = prng.normal(0, 0.1, n).reshape(n, -1) 
data[1:] = y 
data[1:] += offset 

# make some data noisy 
n_noisy = prng.randint(0, n,5) 
for i in n_noisy: 
    data[i+1] += prng.normal(0, 0.5, nx) 

dfs = [] 
split = pd.DataFrame({'x': [np.nan]}) 
for i in range(len(data)-1): 
    x = data[0] 
    y = data[i+1] 
    df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y}) 
    dfs.append(df) 
    dfs.append(split) 

df = pd.concat(dfs, ignore_index=True) 

canvas = datashader.Canvas(x_range=x_range, y_range=y_range, 
          plot_height=300, plot_width=300) 
agg = canvas.line(df, 'x', 'y', datashader.count()) 
img = datashader.transfer_functions.shade(agg, how='eq_hist') 
img 

Answer 2

データフレームにデータを配置せずにNumPy配列にデータをプロットする方法が見つかりませんでした。これを行う方法は特に直感的ではありませんでした.Datashaderは列ラベルを数値以外の文字列にする必要があるため、df.col_label構文を使用して呼び出すことができます（df[col_label]構文ではなく、これには十分な理由があります）。

現在のシステムでは、Datapaderが受け入れる列ラベル付きNumPy配列をDataFrameに取得するために、次の操作が必要でした。

df = pd.DataFrame(data=data.T) 
data_cols = ['c{}'.format(c) for c in df.columns] 
df.columns = data_cols 
df['x'] = x_values 

y_range = data.min(), data.max() 
x_range = x_values[0], x_values[-1] 

canvas = datashader.Canvas(x_range=x_range, y_range=y_range, 
          plot_height=300, plot_width=900) 
aggs = collections.OrderedDict((c, canvas.line(df, 'q', c)) for c in data_cols) 

merged = xarray.concat(saxs_aggs.values(), dim=pd.Index(cols, name='cols')) 
saxs_img = datashader.transfer_functions.shade(merged.sum(dim='cols'), 
               how='eq_hist') 

それはx列（最初は直感的ではない）を除外しなければならなかったので、data_cols変数は、df.columns使用することが重要ではなく、単にだったことに注意してください。

結果は、軸がbokehを使用して追加された例です。