HoloViews构建的PyData生态系统的高级绘图API。
项目描述
hvPlot使数据分析可视化变得简单 
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hvPlot提供了一种熟悉的、高级的可视化API
该API基于熟悉的Pandas .plot API和创新的.interactive API。
hvPlot与您所熟悉和喜爱的工具协同工作
hvPlot
- 支持广泛的数据源，包括Pandas、Polars、XArray、Dask、Streamz、Intake、GeoPandas和NetworkX。
- 支持绘图后端Bokeh、Matplotlib和Plotly。
- 以熟悉和便捷的API暴露了HoloViz生态系统中的强大工具。
hvPlot是探索数据的最简单方式，让您从HoloViz生态系统获益。
hvPlot可用于探索、报告和数据应用
查看这篇博客文章，了解如何轻松使用hvPlot和Panel创建交互式仪表板。
快速入门
前往入门指南了解更多信息！
安装
hvPlot可以使用conda在Linux、Windows或Mac上安装
conda install hvplot
或使用pip
pip install hvplot
请注意，对于jupyterlab<3.0的版本，您必须手动使用以下命令安装JupyterLab扩展：
jupyter labextension install @pyviz/jupyterlab_pyviz
绘图数据
处理您的数据源
import numpy as np
import pandas as pd
idx = pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=idx, columns=list('ABCD')).cumsum()
导入您数据源对应的hvPlot扩展，并可选地设置绘图后端
import hvplot.pandas
# Optional: hvplot.extension('matplotlib') or hvplot.extension('plotly')
使用.hvplot API，就像使用Pandas或Xarray的.plot API一样
df.hvplot()
交互式数据应用
只需添加.interactive，并用Panel小部件或Ipywidgets替换您的常规参数。
import panel as pn
pn.extension()
df.interactive(width=600).head(n=pn.widgets.IntSlider(start=1, end=5, value=3))
如何在笔记本或编辑器中查找文档
要查看特定kind类型绘图的可用参数，请运行以下命令：
hvplot.help(kind='scatter')
在笔记本或ipython环境中，通常使用以下命令：
help和?会为您提供文档。TAB和SHIFT+TAB自动补全可以帮助您导航。
许可证
hvPlot完全免费且开源。它遵循BSD 3-Clause License。
支持 & 反馈
有关更多详细信息，请参阅HoloViz社区指南。
贡献
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要开始编写代码或文档，请查看开发者指南。
下载文件
下载适用于您平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解更多关于 安装包 的信息。
源代码分发
hvplot-0.11.0.tar.gz (7.0 MB 查看哈希值)
构建分发
hvplot-0.11.0-py3-none-any.whl (161.0 kB 查看哈希值)
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hvplot-0.11.0.tar.gz的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | f3bf7a1dd585e4fda3e97854531c43fb920157b2c500b9e63dd36401ffe28034 |
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| MD5 | fae4431c98e3df3eb90155eb119adb24 |
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| BLAKE2b-256 | 9022bab01f0ea4ef3404c944cb62f85170bba26503e98deced306e6efa5911bd |
关闭
hvplot-0.11.0-py3-none-any.whl的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | b070407f0268cb185b5425c52c4ad7d35a2644d31f1b2828273d606a6af2be31 |
|
| MD5 | add6e735284bc199e49df90c2b23d345 |
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| BLAKE2b-256 | b90de2134c4ef814f1b42952776c75aba8794b85b36b0b91fe8ffd43c573bcd7 |