如何让我的交互式 Holoviews 图形显示在 Visual Studio（没有 Jupyter）中？答案

【问题标题】：How do i get my interactive Holoviews graph to display in Visual Studio (without Jupyter)?如何让我的交互式 Holoviews 图形显示在 Visual Studio（没有 Jupyter）中？
【发布时间】：2019-09-17 09:16:54
【问题描述】：

在使用 Holoviews 进行交互式绘图时，我主要使用 Jupyter Notebook / Lab。
如何在不使用 Visual Studio 中的 Interactive Jupyter 的情况下让 Visual Studio 显示我的交互式图形和面板？

【问题讨论】：

标签： python visual-studio holoviews holoviz panel-pyviz

【解决方案1】：

在 Visual Studio 中使用 Holoviews 等交互式图表的一种方法是执行代码以在浏览器中显示图表（Holoviews 的用途）。
下面的示例将您的 Holoviews 图表放在面板中，并启动 Bokeh 服务器。
它会在您的浏览器上打开一个新标签并显示您的图表。

# library imports
import numpy as np
import pandas as pd
import holoviews as hv
hv.extension('bokeh', logo=False)
import panel as pn

# create sample data
data = np.random.normal(size=[50, 2])
df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2'])

# create holoviews graph
hv_plot = hv.Points(df)

# display graph in browser
# a bokeh server is automatically started
bokeh_server = pn.Row(hv_plot).show(port=12345)

# stop the bokeh server (when needed)
bokeh_server.stop()

【讨论】：

hv_plot 也可以像在另一个答案中一样创建；与hv_plot = df.hvplot(kind="scatter", x="col1", y="col2")。然后，我相信不需要导入holoviews。不确定hv.extension('bokeh', logo=False) 做了什么，但我似乎不需要它（它与 Jupyter 笔记本有关吗？）。
是的，hv.extension() 并不是必需的。而且，由于问题提到了 HoloViews 而不是 hvplot，所以我创建了一个带有 holoviews 而不是 hvplot 的图。但在这里两者都可以:)

【解决方案2】：

最简单的解决方案是将bokeh设置为渲染器的后端，然后使用bokeh.render.show()。这将在浏览器中打开您的全息图：

hv.extension('bokeh')
from bokeh.plotting import show

show(hv.render(your_holoviews_plot))

完整的工作示例：

# import libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import hvplot.pandas
import holoviews as hv

# setting bokeh as backend
hv.extension('bokeh')

# going to use show() to open plot in browser
from bokeh.plotting import show

# create some sample data
data = np.random.normal(size=[50, 2])
df = pd.DataFrame(
    data=data,
    columns=['col1', 'col2'],
)

# using hvplot here to create a holoviews plot
# could have also just used holoviews itself
plot = df.hvplot(kind='scatter', x='col1', y='col2')

# use show() from bokeh
show(hv.render(plot))

【讨论】：