Интерфейс Holoviews .to: Как приписать карту и диапазон в соответствии с входным параметром - PullRequest
Новая
       19

Интерфейс Holoviews .to: Как приписать карту и диапазон в соответствии с входным параметром

0 голосов
/ 06 апреля 2020

Используя набор данных ds, определенный ниже, как я могу приписать одну цветовую карту и связанный с ней диапазон на значение channels при рендеринге голографической карты? 

import numpy as np
import holoviews as hv
from holoviews import opts
hv.extension('bokeh', 'matplotlib')

data = np.random.rand(100, 100, 3,20)
times = np.arange(0,10,.5)
channels = ['a','b','c']
ds = hv.Dataset((times,channels,
                 np.linspace(0., 1., 100),
                 np.linspace(0., 1., 100),
                 data),
                kdims=['t', 'channel', 'y', 'x'],
                vdims=hv.Dimension('T', range=(0, .9)))
opts.defaults(
    opts.GridSpace(shared_xaxis=True, shared_yaxis=True),
    opts.Image(cmap='jet', width=300, height=300,colorbar=True,),)
ds.to(hv.Image, ['y', 'x'])

1 Ответ

0 голосов
/ 09 апреля 2020

вот решение, которое использует xarray для управления набором данных. 

import numpy as np
import holoviews as hv
from holoviews import opts
import param
import panel as pn
import panel.widgets as pnw
import xarray as xr
hv.extension('bokeh', 'matplotlib')

data = np.random.rand(10, 3, 100, 100)
times = np.arange(0,10)
channels=['a','b','c']

da = xr.DataArray(
        data,
        [
            ("t", times),
            ("c", channels),
            ("y", np.linspace(0., 1., 100)),
            ("x", np.linspace(0., 1., 100)),
         ],
         )
ds = da.to_dataset(name="T")

class Parameters(param.Parameterized):

    select_channel = param.Selector(default=channels[0], objects=channels)
    select_time =    param.Integer(default=int(times[0]), bounds=(0, int(len(times)-1) ) )    

    @param.depends('select_time','select_channel')

    def plots(self):

        if self.select_channel == channels[0]:
            img = hv.Image(hv.Dataset(ds.loc[dict(c=self.select_channel,t=self.select_time)]))
            cmap = 'inferno'

        elif self.select_channel == channels[1]:
            img = hv.Image(hv.Dataset(ds.loc[dict(c=self.select_channel,t=self.select_time)]))
            cmap = 'jet'  

        else:
            img = hv.Image(hv.Dataset(ds.loc[dict(c=self.select_channel,t=self.select_time)]))
            cmap = 'gray'


        frame_width = 500 
        return img.opts( cmap=cmap, 
                         frame_width=frame_width, 
                         frame_height=np.int(np.round(frame_width * ds.dims['y']/ds.dims['x'],0)),
                         framewise=False, axiswise=False, colorbar=False, aspect='equal',
                         fontsize={'title': 16,})

obj = Parameters()

fire_dmap = hv.DynamicMap(obj.plots)
widgets_parameters = pn.panel(obj.param, parameters=['select_channel','select_time'],width=200)
app = pn.Row(widgets_parameters, fire_dmap)
app
...