Question

我想基于每一行的两个点向bokeh图添加10,000行。逐个添加它们非常慢，可能需要长达一个小时。有什么方法可以加快速度吗？

import pandas as pd
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show, output_file
output_file('temp.html')

p = figure(plot_width=500, plot_height=400)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10000, 4)), columns=['x1', 'x2', 'y1', 'y2'])
print df
for index, row in df.iterrows():
    p.line([row['x1'], row['x2']], [row['y1'], row['y2']], line_width=2)

show(p)

编辑：

with Multiline

import pandas as pd
from bokeh.models.glyphs import MultiLine
from bokeh.models import ColumnDataSource
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show, output_file

output_file('temp.html')

p = figure(plot_width=500, plot_height=400,
           )
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(10000, 4)), columns=['x1', 'x2', 'y1', 'y2'])
source = ColumnDataSource(dict(
    xs=df[['x1', 'x2']].as_matrix(),
    ys=df[['y1', 'y2']].as_matrix(),
)
)

glyph = MultiLine(xs="xs", ys="ys", line_color="#8073ac", line_width=2)
p.add_glyph(source, glyph)
show(p)

Answer 1

编辑：对于具有单段线的特定应用，最佳解决方案是使用矢量化segment字形方法。

对于这种用法，散景不是正确的工具，至少不是它本身。为了支持各种交互功能，Bokeh明确优化了更少的字形，每个字形有更多的数据。每个新的字形都会产生固定的开销，而Bokeh本身就不会有10000个字形。一种选择可能是使用所有行的所有数据对multi_line进行一次调用，而不是对line进行数千次不同的调用。但是，您可能还需要查看Datashader，这对于可视化更大的数据集（高达数十亿个点）非常有用，并且可以与Bokeh无缝集成，以提供对这些数据集的交互性。

批量添加图表到散景

1 个答案: