代码之家 › 专栏 › 技术社区 › lpt

博科全息图中的可视化

holoviews topic-modeling bokeh data-visualization

lpt · 技术社区 · 6 年前

我生成了以下数据:

主题termweights termnames
0 0 0 0.02788352873965973圣诞节
10 0.02232702425056217龙
2 0 0.019817406886504067秋季
每台30 0 0.0185059162915197
4 0 0.016370882157494063荷马
…………………
8 0 0.014648323538626204神秘
9 0 0.01418412337079642红色
10 1 0.03093819711779432电话
11 1 0.029868336735626826册
< /代码> 

我试图想象一个主题模型。

从bokeh.layouts导入行
从bokeh.plotting导入图,显示,输出文件
导入全息图为hv,numpy为np,pandas为pd
hv.扩展名(“matplotlib”,“bokeh”,宽度=100)

ds=hv.dataset(overalltopics,['topic','termweights'],'termnames').aggregate(function=np.nansum)
按“状态=ds.to”(高压曲线,“termWeights”,“termNames”)。
拜占邦
< /代码> 

以下语法有助于我遵循。如果我更改了右侧的“主题”,图中的标题将更改,但X轴和/或Y轴中的值不会更改。我的问题是如何更改右侧下拉列表以查看左侧图表中的更改。或其他建议。


   
    
     我试图想象一个主题模型。
    
    from bokeh.layouts import row
from bokeh.plotting import figure, show, output_file
import holoviews as hv, numpy as np, pandas as pd
hv.extension('matplotlib', 'bokeh', width=100)

ds=hv.Dataset(overAllTopics, ['topic','termWeights'], 'termNames').aggregate(function=np.nansum)
by_state = ds.to(hv.Curve, 'termWeights','termNames') 
by_state 

   
   
    
     遵循语法有助于我遵循
    
    
     
    
    . 如果我更改了右侧的“主题”,图中的标题将更改,但X轴和/或Y轴中的值不会更改。我的问题是如何更改右侧下拉列表以查看左侧图表中的更改。或其他建议。

2 回复 | 直到 6 年前

Andrew 6 年前


   .aggregate()

import numpy as np
import pandas as pd
import holoviews as hv
hv.extension('bokeh')
df = pd.read_csv('test.txt', delimiter='\s+')
df.dtypes

ds = hv.Dataset(df, ['topic','termWeights'], 'termNames').aggregate(function=np.nansum)

ds.to(hv.Bars, 'topic', 'termWeights', groupby='termNames')

lpt 6 年前