AtomのHydrogenでMatplotlib, Bokeh, HoloViewsおよび他ライブラリのプロットを表示する

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Python matplotlib ATOM Bokeh HoloViews Python テキストリンク

はじめに

AtomのHydrogenでMatplotlib, Bokeh, HoloViewsのプロットを表示する方法です。

Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter([1, 2, 3], [1, 2, 3])

Jupyter Notebookで必要な

%matplotlib inline

は要りません。

Bokeh

from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show
from bokeh.resources import INLINE
output_notebook(INLINE)

plot = figure()
plot.circle([1, 2, 3], [1, 2, 3])
show(plot)

output_notebookがないと外部ブラウザにプロットが表示されてしまいます。INLINEは必ずしも必要ないですが、こうすると、BokehJS x.x.x successfully loaded.のメッセージが確認できます。

HoloViews

プロットの準備

import numpy as np
import pandas as pd
import holoviews as hv

xs = np.arange(-10, 10.5, 0.5)
ys = 100 - xs**2
df = pd.DataFrame(dict(x=xs, y=ys))
curve = hv.Curve(df,'x','y')

ここまでは特定の可視化ライブラリに依存していません。

バックエンドがMatplotlibの場合

hv.extension('matplotlib')
hv.render(curve)

バックエンドがBokehの場合

from bokeh.io import show
hv.extension('bokeh')
show(hv.render(curve))

HoloViewsを通してBokehのプロット表示する際には、output_notebookは不要です。また、Jupyter Notebookの場合は、curveをセルの最後に入力するだけでプロットが表示されますが、Hydrogenの場合は、hv.renderや（Bokehの場合には）showが必要となるようです。

hvPlot

import pandas as pd
import numpy as np
import holoviews as hv
import hvplot.pandas
from bokeh.plotting import show

idx = pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=idx,
                  columns=list('ABCD')).cumsum()
show(hv.render(df.hvplot()))

Altair

import altair as alt
import pandas as pd

source = pd.DataFrame({
    'a': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I'],
    'b': [28, 55, 43, 91, 81, 53, 19, 87, 52]
})

alt.Chart(source).mark_bar().encode(x='a', y='b')
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