datashader

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    私はGeoviewsとDatashaderを使用してBokehでZillowデータセットをプロットしようとしていますが、私は仕事に時間を惜しまないようにしています。デカルト平面上のデータをプロットすることはできますが、マップにデータをオーバーレイしようとすると、エラーが発生します。 私は、datusader githubのcensus-hvの例に適合したコードを使用しました。私は自分の問題はUTM

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    マップの上にインタラクティブなデータシャドウプロットをオーバーレイしようとしています。地図の背景の代わりに「地図データはまだ利用できません。私は別のマップサービスと異なるマップを試しましたが、どちらも機能しませんでした。 は、ここで私は類似のデータセットが見つかりコードされています import bokeh.plotting as bp from bokeh.models.tiles impor

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    最初に、英国ポストコードエリアのインタラクティブマップを作成しました。ここで、個々のエリアはその値(たとえば、ポストコードエリア内の人口)に基づいて表されます。 from bokeh.plotting import figure from bokeh.palettes import Viridis256 as palette from bokeh.models import LinearCol

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    datashader画像をmatplotlibサブプロットのセットに追加できますか?具体例として 、Iはmatplotlibののサブプロットの2×2のアレイを有し、datashader画像a有する上記の例では[0,0]プロットax_r[0]を交換したい import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt

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    データ集計ダッシュボードの例に、別の集計に基づいて数字を追加しようとしています。たとえば、地理的なNYC_Taxi lat、lon PUおよびDOの集計と一緒に、同じダッシュボード内でのトリップ距離/先端の数値を持つ2番目のパネルを含めたいと思います。 レイアウトに2番目の図が設定されており、最初のイメージからデータシェーダレイヤをミラーリングできます。 Dasbboard with two mi

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    私は、一般にチュートリアルhttps://www.continuum.io/blog/developer-blog/analyzing-and-visualizing-big-data-interactively-your-laptop-datashading-2010-usに従って、人口密度情報をプロットするためにpythonのdatashader 0.5.0パッケージを使用していました。私はc

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    データシェーダーを使用して時系列をプロットするノートブックを使用していて、時系列の値を '時系列データをプロットしながら、MS'と、その後、x軸 https://anaconda.org/jbednar/tseries/notebook のため、これらの値を使用するには、私はdatetime値としてx軸を持っていることも、整数または浮動小数点形式に変換する必要があるのでしょうか?

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    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

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    NYC taxi Datasetの200Gbをプロットしたいと思います。 私は、データシートを使ってパンダのデータフレームをプロット/ビジュアル化することができました。 しかし、PySparkデータフレーム(各ノードで8Gb RAMを備えた4ノードクラスタを使用)を使用して、それを実現しました。私ができることは、を使用することです。 toPandas() PySparkデータフレームをPandas

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    HoloViews開発者を補完することから始めましょう。このことはかなり驚くべきことです。ほんの数多くの作品があり、私が望むことをすべて一緒にする方法を理解するのは少し難しいです:)。 ここでは、リンクされた多次元データプロットを試みています。つまり、さまざまな次元に沿って同じデータのビューを表示する複数のプロットが必要です。次に、Bokeh選択ツールを利用して、プロットの1つのデータを選択し、そ