问题描述
当我使用 pandas df.plot() 时，它使用 matplotlib 作为默认的绘图后端.但这会创建静态图.
我想要交互式绘图，所以我必须更改熊猫绘图背景.
当我使用 .plot() 时，如何更改 pandas 的绘图后端以让不同的库创建我的绘图?
When I use pandas df.plot() it has matplotlib as a default plotting backend. But this creates static plots.
I would like interactive plots, so I have to change the pandas plotting background.
How do I do change the plotting backend of pandas to have a different library creating my plots when i use .plot()?
推荐答案
你需要 pandas >= 0.25 来改变 pandas 的绘图后端.
可用的绘图后端有:
- matplotlib
- hvplot >= 0.5.1
- holoviews
- pandas_bokeh
- plotly >= 4.8
- altair
所以，默认设置是:
pd.options.plotting.backend = 'matplotlib'
您可以更改 pandas 使用的绘图库，如下所示.在这种情况下，它将 hvplot/holoviews 设置为绘图后端:
You can change the plotting library that pandas uses as follows. In this case it sets hvplot / holoviews as the plotting backend:
pd.options.plotting.backend = 'hvplot'
或者也可以使用(基本一样):
pd.set_option('plotting.backend', 'hvplot')
现在您将 hvplot/holoviews 作为 pandas 的绘图后端，它将为您提供交互式 holoviews 图而不是静态 matplotlib 图.
Now you have hvplot / holoviews as your plotting backend for pandas and it will give you interactive holoviews plots instead of static matplotlib plots.
当然，您需要安装库 hvplot/holoviews + 依赖项才能正常工作.
Of course you need to have library hvplot / holoviews + dependencies installed for this to work.
这是一个生成交互式绘图的代码示例.它使用标准的 .plot() pandas 语法:
import numpy as np
import pandas as pd
import hvplot
import hvplot.pandas
pd.options.plotting.backend = 'hvplot'
data = np.random.normal(size=[50, 2])
df = pd.DataFrame(data, columns=['x', 'y'])
df.plot(kind='scatter', x='x', y='y')
这篇关于更改 pandas 绘图后端以获取交互式绘图而不是 matplotlib 静态绘图的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持跟版网！