holoviews散点图的回归线？

Question

我正在使用 xarray 数据集创建散点图

scat = ds.hvplot.scatter(x='a', y='b', groupby='c', height=900, width=900)

如何在这个图中添加回归线？

同时，我也在使用这个方法设置一些图表属性，我可以在回调函数中添加斜率，但我无法找到从plot.state中访问x和y的方法。这可能完全是错误的方法。

scat = scat.opts(hooks=[hook])

def hook(plot, element):
    print('plot.state:   ', plot.state)
    print('plot.handles: ', sorted(plot.handles.keys()))

    par = np.polyfit(x, y, 1, full=True)
    gradient=par[0][0]
    y_intercept=par[0][1]

    slope = Slope(gradient=gradient, y_intercept=y_intercept,
          line_color='orange', line_dash='dashed', line_width=3.5)

    plot.state.add_layout(slope)

scat = scat.opts(hooks=[hook])

- Rob

Answer 1

HoloViews >= 1.13现在支持向您的绘图中添加回归线，因此您不再需要使用 hooks。

1) 您可以通过指定关键字斜率和 y_截距自行添加回归线：

gradient = 2
y_intercept = 15

# create random data
xpts = np.arange(0, 20)
ypts = gradient * xpts + y_intercept + np.random.normal(0, 4, 20)

scatter = hv.Scatter((xpts, ypts))

# create slope with hv.Slope()
slope = hv.Slope(gradient, y_intercept)

scatter.opts(size=10) * slope.opts(color='red', line_width=6)

2) 或者，您可以使用 hv.Slope.from_scatter() 让 HoloViews 为您计算：

normal = hv.Scatter(np.random.randn(20, 2))

normal.opts(size=10) * hv.Slope.from_scatter(normal)

生成的图表：

- Sander van den Oord

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我在文档中没有看到，但这是一个均方根（线性）回归吗？这里还有其他选项吗？这是hv的一个很好的补充。 - Tyler Russell

Answer 2

plot hooks有两个参数，第二个参数是正在显示的元素。由于元素包含正在显示的数据，我们可以编写一个回调函数来使用dimension_values方法获取数据中'a'和'b'维度的值来计算斜率。此外，为了避免添加多次Slope图形，我们可以将其缓存在图形上并更新其属性：

def hook(plot, element):
    x, y = element.dimension_values('a'), element.dimension_values('b')
    par = np.polyfit(x, y, 1, full=True)
    gradient=par[0][0]
    y_intercept=par[0][1]

    if 'slope' in plot.handles:
        slope = plot.handles['slope']
        slope.gradient = gradient
        slope.y_intercept = y_intercept
    else:

        slope = Slope(gradient=gradient, y_intercept=y_intercept,
              line_color='orange', line_dash='dashed', line_width=3.5)
        plot.handles['slope'] = slope
        plot.state.add_layout(slope)

- philippjfr