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Python cuxfilter.charts.datashader.graph用法及代碼示例


用法:

datashader.graph(node_y='y', node_id='vertex', edge_source='source', edge_target='target', x_range=None, y_range=None, add_interaction=True, node_aggregate_col=None, edge_aggregate_col=None, node_aggregate_fn='count', edge_aggregate_fn='count', node_color_palette=None, edge_color_palette=['#000000'], node_point_size=15, node_point_shape='circle', node_pixel_shade_type='eq_hist', node_pixel_density=0.8, node_pixel_spread='dynspread', edge_render_type='direct', edge_transparency=0, curve_params={'curve_total_steps': 100, 'strokeWidth': 1}, tile_provider=None, width=800, height=400, title='', timeout=100, legend=True, legend_position='top_right', **library_specific_params)

參數：

node_x: str, default “x”：

節點 cuDF DataFrame 的 x 坐標列名稱

node_y: str, default “y”：

節點 cuDF DataFrame 的 y 坐標列名稱

node_id: str, default “vertex”：

node_id/label 節點 cuDF DataFrame 的列名

edge_source: str, default “source”：

edge_source 邊 cuDF 數據幀的列名

edge_target=”target”,：

edge_target 邊 cuDF 數據幀的列名

x_range: tuple, default(nodes_gpu_dataframe[x].min(),：

nodes_gpu_dataframe[x].max()) (min, max) geo-scatter 要顯示的繪圖的x-dimensions

y_range: tuple, default(nodes_gpu_dataframe[y].min(),：
nodes_gpu_dataframe[y].max())：

(min, max) geo-scatter 圖中要顯示的x-dimensions

add_interaction: {True, False}, default True：
node_aggregate_col=str, default None,：

mode_aggregate_fn 將在其上運行的節點 gpu 數據幀中的列

edge_aggregate_col=str, default None,：

mode_aggregate_fn 將在其上運行的邊 gpu 數據幀中的列

node_aggregate_fn={‘count’, ‘mean’, ‘max’, ‘min’}, default ‘count’：
edge_aggregate_fn={‘count’, ‘mean’, ‘max’, ‘min’}, default ‘count’：
node_color_palette=bokeh.palettes or list/tuple of hex_color_codes,：

或顏色名稱列表/元組，默認 bokeh.palettes Virisdis10

edge_color_palette=bokeh.palettes or list/tuple of hex_color_codes,：

或顏色名稱列表/元組，默認 [“#000000”]

node_point_size: int, default 8：

散點圖中的點大小。

node_point_shape: str, default ‘circle’：

可用選項：圓形、方形、rect_vertical、rect_horizontal。

node_pixel_shade_type: str, default ‘eq_hist’：

datashader.transfer_functions.shade() 函數中的“how” 參數。可用選項：eq_hist、線性、對數、cbrt

node_pixel_density: float, default 0.8：

[0, 1] 中的調整參數，值越高，散點圖越密集。

node_pixel_spread: str, default ‘dynspread’：

dynspread：根據圖像密度動態擴展圖像中的像素。散布：散布圖像中的像素。

edge_render_type: str, default ‘direct’：

邊渲染的類型。可用選項為‘direct’/'curved' *注意：曲線邊渲染是一項實驗性函數，可能會拋出內存不足錯誤

edge_transparency: float, default 0：

[0,1] 範圍內的值以指定邊的透明度級別，其中 1 表示完全透明

curve_params: dict, default dict(strokeWidth=1, curve_total_steps=100)：

如果edge_render_type='curved'，則控製曲率和max_bundle_size

tile_provider: str, default None：

底層Map類型。見https://holoviews.org/reference/elements/bokeh/Tiles.html

width: int, default 800：
height: int, default 400：
title: str,：

圖表標題

timeout: int (milliseconds), default 100：

確定回調將處理新事件而前一個事件沒有報告完成的超時時間。增加非常長時間運行的回調，如果縮放感覺滯後。

legend: bool, default True：

添加Bokeh.models的基於LinearColorMapper的圖例如果為true，請注意：Legend目前僅適用於pixel_shade_type='linear'/'log'

legend_position: str, default center：

圖例在圖表上的位置。有效位置為：右、左、下、上、top_right、top_left、

bottom_left, bottom_right

**library_specific_params:

要傳遞給函數的附加庫特定關鍵字參數

返回：

一個 cudashader 圖表。
鍵入 cuxfilter.charts.datashader custom_extensions InteractiveImage
import cuxfilter
import cudf

edges = cudf.DataFrame({
    'source': [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 2, 0, 0],
    'target': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 3, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3]
})

nodes = cudf.DataFrame({
    'vertex': [0, 1, 2, 3],
    'x': [-3.3125157356262207,-1.8728941679000854, 0.9095478653907776, 1.9572150707244873],
    'y': [-1.6965408325195312, 2.470950126647949,-2.969928503036499,0.998791515827179]
})

cux_df = cuxfilter.DataFrame.load_graph((nodes, edges))

chart0 = cuxfilter.charts.datashader.graph(node_pixel_shade_type='linear')

d = cux_df.dashboard([chart0], layout=cuxfilter.layouts.double_feature)
chart0.view()

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cuxfilter.charts.datashader.graph。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。