私は以下の手順で使用してdatasheder私はダウンロードしてインストール

Question

datashaderのpythonを使用してグラフ表示することはできませんよ。その後

git clone https://github.com/bokeh/datashader.git 
cd datashader 
conda install -c bokeh --file requirements.txt 
python setup.py install 

を、私は `Pythonのdata.py、ないグラフのように、端末を使用してコードを実行しました表示されています;何も表示されていません。

私はここに正しい手順を踏んでもらえませんか、誰かがグラフを表示するのを助けることができますか？ここに私のコードはあります：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import xarray as xr 
import datashader as ds 
import datashader.glyphs 
import datashader.transfer_functions as tf 
from collections import OrderedDict 

np.random.seed(1) 
num=10000 

dists = {cat: pd.DataFrame(dict(x=np.random.normal(x,s,num), 
          y=np.random.normal(y,s,num), 
          val=val,cat=cat)) 
    for x,y,s,val,cat in 
    [(2,2,0.01,10,"d1"), (2,-2,0.1,20,"d2"), (-2,-2,0.5,30,"d3"), (-2,2,1.0,40,"d4"), (0,0,3,50,"d5")]} 

df = pd.concat(dists,ignore_index=True) 
df["cat"]=df["cat"].astype("category") 
df.tail() 

tf.shade(ds.Canvas().points(df,'x','y')) 
glyph = ds.glyphs.Point('x', 'y') 
canvas = ds.Canvas(plot_width=200, plot_height=200, x_range=(-8,8)y_range=(-8,8)) 
from datashader import reductions 
reduction = reductions.count() 

from datashader.core import bypixel 
agg = bypixel(df, canvas, glyph, reduction) 
agg 
canvas.points(df, 'x', 'y', agg=reductions.count()) 
tf.shade(canvas.points(df,'x','y',agg=reductions.count())) 
tf.shade(canvas.points(df,'x','y',agg=reductions.any())) 
tf.shade(canvas.points(df,'x','y',agg=reductions.mean('y'))) 
tf.shade(50-canvas.points(df,'x','y',agg=reductions.mean('val'))) 
agg = canvas.points(df, 'x', 'y') 
tf.shade(agg.where(agg>=np.percentile(agg,99))) 
tf.shade(np.sin(agg)) 
aggc = canvas.points(df, 'x', 'y', ds.count_cat('cat')) 
aggc 
tf.shade(aggc.sel(cat='d3')) 
agg_d3_d5=aggc.sel(cat=['d3', 'd5']).sum(dim='cat') 
tf.shade(agg_d3_d5) 

Answer 1

私はあなたのコードを試していませんが、そこに実際に画像を表示するものはありません。各shade（）コールはメモリ内にイメージを作成しますが、ここでは何も行われません。 Jupyterのノートブック環境にあって、shade（）コールがセルの最後のアイテムだった場合、それは自動的に表示されますが、通常のPythonプロンプトはそのような「豊富な表示」をサポートしていません。例えば、utils/export_imageなどを使ってディスク上の画像ファイルに保存するか、shade（）の結果を変数に代入してから、BokehまたはMatplotlibまたは他のプロットに渡すことができます。しかし、あなたがそれを見たいなら、イメージで何かをしなければなりません。