Группа и метка в диаграмме аккордов боке 0,13

Я пытаюсь сделать диаграмму аккордов, используя Holoview с боке. Я могу сделать первый шаг, как объяснено здесь; тем не менее, я не могу ни создать группу, ни показать цвета и ярлыки. Во-первых, мои данные * chord = *:

 [['GK', 'WD ', 2],
 ['GK', 'C ', 1],
 ['GD', 'GK ', 1],
 ['GD', 'C ', 2],
 ['GD', 'WA ', 4],
 ['WD', 'GD ', 4],
 ['WD', 'C ', 1],
 ['WD', 'WA ', 2],
 ['WD', 'GA ', 1],
 ['C', 'GD ', 1],
 ['C', 'WD ', 1],
 ['C', 'WA ', 3],
 ['C', 'GA ', 2],
 ['C', 'GS ', 10],
 ['WA', 'C ', 2],
 ['WA', 'GA ', 9],
 ['WA', 'GS ', 7],
 ['GA', 'C ', 3],
 ['GA', 'WA ', 4],
 ['GA', 'GS ', 5],
 ['GS', 'C ', 6],
 ['GS', 'WA ', 1]]

Значения: [источник, цель, значение]. Что меня застряло, так это тот факт, что диаграмма аккордов не группирует источник автоматически, что происходит, если вместо этого я использую диаграмму Санки. Итак, я создаю свою группу и подписываю:

group = [1,1,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,4,5,5,5,6,6,6,7,7]
label = ['GK','GK','GD','GD','GD','WD','WD','WD','WD','C','C','C','C','C','WA','WA','WA','GA','GA','GA','GS','GS']
index =list(np.arange(0,22)

Тем не менее результат далек от ожидаемого:

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

hv.extension('bokeh')
%output size=200
chords = pd.DataFrame(chord, columns=['source','target','value'])
%opts Chord [label_index='source' color_index='target' edge_color_index='source'] 
%opts Chord (cmap='Category20' edge_cmap='Category20')
hv.Chord(chords)

введите описание изображения здесь

и если я пройду

hv.Chord(chords, nodes)

У меня такая ошибка:

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'ndims'

Спасибо за помощь!


person CronosVirus00    schedule 08.12.2018    source источник


Ответы (1)


Если вы хотите передать nodes в hv.Chord(), тогда имейте в виду, что вы должны сначала вызвать hv.Dataset() для nodes, например: nodes = hv.Dataset(nodes_df, 'index'), где nodes_df - фрейм данных панд.

и далее: chord = hv.Chord((links, nodes)).select(value=(5, None)

person solaris9    schedule 19.02.2019