如何在 HoloViews 中设置散景刻度和字体选项？

Question

我想在 HoloViews 中配置我的默认选项以匹配我在散景图中一直使用的选项，但是虽然我可以在 HoloViews 文档中找到许多等价物，但我无法弄清楚其他人的等价物是什么。

例如，我已经开始使用在 HoloViews 文档中可以找到的那些

opts.defaults(
    opts.Scatter(fill_color='black', line_color='gray', fill_alpha=0.1, line_alpha=1.0, 
                 hover_fill_color='yellow', hover_line_color='black', hover_fill_alpha=1.0, hover_line_alpha=1.0,
                 nonselection_fill_color='gray', nonselection_line_color=None, nonselection_alpha=0.2, 
                 selection_fill_color='black', selection_line_color='white', selection_alpha=1.0, 
                 size=6, line_width=1),
    opts.Histogram(fill_color='gray', fill_alpha=0.9, line_width=1, line_color='gray'),
    opts.Text(text_color='green')
)

但对于许多其他人，特别是与字体和对刻度长度和颜色的控制有关的，我找不到等价物。在散景中，我可以为给定的情节设置我感兴趣的这些选项，例如

p = figure(...)
# ...

p.xaxis.axis_label = x_label
p.yaxis.axis_label = y_label
p.xaxis.axis_label_text_font = FONT
p.axis.axis_label_text_color = "gray"
p.axis.axis_label_text_font_style = "normal"

p.axis.axis_line_color = "gray"
p.axis.major_label_text_color = "gray"

p.axis.major_tick_line_color = "gray"
p.axis.minor_tick_line_color = "gray"

p.axis.minor_tick_in = 0
p.axis.major_tick_in = 0
p.axis.major_tick_out = 5  
p.axis.minor_tick_out = 2

p.grid.grid_line_alpha = 0.5
p.grid.grid_line_dash = [6, 4]

p.title.text_color = "gray"
p.title.text_font = FONT
p.title.text_font_style = "normal"

p.title.align = "center"

p.toolbar.autohide = True

但我不确定如何使用 opts.defaults 在 HoloViews 中设置这些。

如何使用 HoloViews 设置这些选项？是否有一些通用机制可以将这些散景选项“传递”到opts.defaults 中的 HoloViews？

Answer 1

根据documentation，您应该能够获得对Bokeh Figure 对象的引用并使用plot hooks 设置至少一些属性：

import numpy as np
import holoviews as hv

hv.extension('bokeh')

def hook(plot, element):
    print('plot.state:   ', plot.state)
    print('plot.handles: ', sorted(plot.handles.keys()))
    print(plot.handles['xaxis'])
    print(plot.state.grid)
    print(plot.state.title)

    plot.state.title.align = "center"
    plot.state.title.text = 'Scatter Plot'

    plot.handles['xaxis'].minor_tick_in = 0
    plot.handles['xaxis'].major_tick_in = 0
    plot.handles['xaxis'].major_tick_out = 5
    plot.handles['xaxis'].minor_tick_out = 2
    plot.handles['xaxis'].axis_label = 'X-AXIS-GREEN'
    plot.handles['yaxis'].axis_label = 'Y-AXIS-RED'
    plot.handles['xaxis'].axis_label_text_color = 'green'
    plot.handles['yaxis'].axis_label_text_color = 'red'

    plot.handles['yaxis'].axis_label_text_color = 'red'

scatter = hv.Points(np.random.randn(1000, 2))
scatter = scatter.opts(hooks = [hook])

renderer = hv.renderer('bokeh')
renderer.save(scatter, 'testHV')

结果：