如何在數據着色器熱圖中填充或插入稀疏數據空白空間（欠采樣）？

Question

在數據着色器中繪制一組數據時，如果 X 軸具有離散數字和欠采樣，則會在可以看到背景的列之間留下間隙。

我一直在嘗試通過設置更大的點大小或使用 dynspread 傳輸 function 來解決此問題。 不走運——很可能是我不知道應用這些的正確方法。

這是重現我的意思的示例代碼：

import pandas as pd
import numpy as np

import datashader as ds, colorcet
import holoviews as hv
from holoviews.operation.datashader import datashade
from holoviews import opts

# generate random dataset 0 - 10000
image = np.random.randn(250, 1024, 1024) + 10000
z, x, y = image.shape
print("z, x, y =", z, x, y)
    
# rearrange data to 'z' + 'value' array and convert to dataframe
arr = np.column_stack((np.repeat(np.arange(z),y*x), image.ravel()))
df = pd.DataFrame(arr, columns = ['X', 'Y'])

### Plot using in datashader
map = ds.Canvas(plot_width=800, plot_height=800)
agg = map.points(df, 'X', 'Y' )
pts = ds.tf.shade(agg, cmap=colorcet.fire)
ds.tf.set_background(pts, 'white')

當然，使用 bokeh 繪制相同的集合會顯示相同的內容。 更糟糕的是，如果你放大：

hv.extension("bokeh")
datashade(hv.Points(df), cmap=colorcet.fire).relabel('Value heatmap').opts(height=700, width=800)

Answer 1

在這種情況下，Datashader 按設計工作。 當將點渲染到柵格網格中時，它會向您顯示可用的實際點數據，直至像素網格可以顯示的限制。 如果一個像素中有多個數據點，則會匯總它們的計數或值。 如果某些像素中沒有數據，則不顯示數據。

聽起來您想要一種不同於數據陰影像素熱圖的 plot。 也許：

• If your data represent regular samples from an underlying raster or quadmesh grid, use a datashaded hv.Image or hv.Quadmesh plot (or call canvas.raster or canvas.quadmesh directly), not an hv.Points or canvas.points plot
• 如果您的數據表示來自基礎連續分布的任意位置的樣本，您可以在計算 Delaunay 或其他類型的三角剖分后使用數據陰影hv.TriMesh或 canvas.trimesh plot 在點之間填充，以便定義表面。
• If your data represent arbitrarily located samples from a non-continuous distribution but you still want to approximate it with a continuous function, you can use a (non-datashaded) hv.Bivariate plot, which computes a smooth kernel density estimate that effectively "connects正如您所描述的那樣，這些點也可以消除局部密度差異。

這些選項都不能完全滿足您在這里的要求，但我認為 TriMesh 的行為最符合您的建議，同時在縮小的情況下仍然表現類似。