全视角散点图的回归线？

Question

我正在使用xarray数据集创建散点图

scat = ds.hvplot.scatter(x='a', y='b', groupby='c', height=900, width=900)

如何向该图添加回归线？

我还使用它来设置绘图中的某些属性，我可以在hook函数中添加Slope，但是我不知道如何从plot.state中访问x和y。这也可能完全是错误的方法。

scat = scat.opts(hooks=[hook])

def hook(plot, element):
    print('plot.state:   ', plot.state)
    print('plot.handles: ', sorted(plot.handles.keys()))

    par = np.polyfit(x, y, 1, full=True)
    gradient=par[0][0]
    y_intercept=par[0][1]

    slope = Slope(gradient=gradient, y_intercept=y_intercept,
          line_color='orange', line_dash='dashed', line_width=3.5)

    plot.state.add_layout(slope)

scat = scat.opts(hooks=[hook])

Answer 1

图的钩子有两个参数，第二个是显示的元素。由于元素包含要显示的数据，因此我们可以编写一个回调来使用dimension_values方法计算斜率，以获取数据中“ a”和“ b”维的值。另外，为了避免多次添加Slope字形，我们可以将其缓存在绘图上并更新其属性：

def hook(plot, element):
    x, y = element.dimension_values('a'), element.dimension_values('b')
    par = np.polyfit(x, y, 1, full=True)
    gradient=par[0][0]
    y_intercept=par[0][1]

    if 'slope' in plot.handles:
        slope = plot.handles['slope']
        slope.gradient = gradient
        slope.y_intercept = y_intercept
    else:

        slope = Slope(gradient=gradient, y_intercept=y_intercept,
              line_color='orange', line_dash='dashed', line_width=3.5)
        plot.handles['slope'] = slope
        plot.state.add_layout(slope)

Answer 2

HoloViews> = 1.13现在支持在绘图中添加回归线，因此您不再需要钩子。

1）您可以通过指定关键字lope和y_intercept自己添加回归线：

gradient = 2
y_intercept = 15

# create random data
xpts = np.arange(0, 20)
ypts = gradient * xpts + y_intercept + np.random.normal(0, 4, 20)

scatter = hv.Scatter((xpts, ypts))

# create slope with hv.Slope()
slope = hv.Slope(gradient, y_intercept)

scatter.opts(size=10) * slope.opts(color='red', line_width=6)

2）或者您可以让HoloViews用hv.Slope.from_scatter()为您计算它：

normal = hv.Scatter(np.random.randn(20, 2))

normal.opts(size=10) * hv.Slope.from_scatter(normal)

结果图：