更改 pandas 绘图后端以获取交互式绘图而不是 matplotlib 静态绘图

Change pandas plotting backend to get interactive plots instead of matplotlib static plots(更改 pandas 绘图后端以获取交互式绘图而不是 matplotlib 静态绘图)

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编程学习网！