備忘録：hvplot.pandasでcolorやline_dashを調整する

hvplot.pandasは、グラフを描くときに非常に楽ですが、色とか線種の微調整がやりにくいです。 基本的なやりかたをまとめておきます。

サンプルデータ

import pandas as pd
import numpy as np
import hvplot.pandas

A = np.array([
 np.random.rand(10)
,2.0*np.random.rand(10)
,3.0*np.random.rand(10)
,np.random.rand(10)
,2.0*np.random.rand(10)
,3.0*np.random.rand(10)
])
df = pd.DataFrame(A.T,columns=list('ABCabc'))

df

	A	B	C	a	b	c
0	0.839846	0.178719	2.426310	0.448385	0.036648	1.884106
1	0.557206	1.973751	2.482765	0.472132	0.724756	1.349259
2	0.701078	0.749980	1.694523	0.812625	1.812889	1.349791
3	0.743109	1.199193	0.223709	0.241240	1.509261	0.358296
4	0.205094	0.547682	2.509258	0.246653	1.930729	2.507506
5	0.360548	0.437713	2.750295	0.031400	0.332188	2.121233
6	0.277073	1.152197	2.312182	0.126500	1.696099	1.832673
7	0.222868	0.034139	1.872011	0.821512	0.761097	2.447947
8	0.706169	0.908931	0.113971	0.452582	1.491507	0.244218
9	0.343868	1.208215	0.929931	0.795339	1.577169	2.354490

普通にグラフを描く

自動的に色が振られてきれいに描かれます。

df.hvplot()

調整

以下のように調整する場合のコードです。

• Aとa、Bとb、Cとcを同じ色にする。
• A、B、Cは普通の線、a、b、cは破線にする。

オプションにリストで指定するだけです。 リストがグラフ系列の要素数以下の場合は繰り返されます。

c = ['blue','red','orange']
ld = ['solid']*3 + ['dashed']*3
df.hvplot(color=c, line_dash=ld)

おまけ：色をcolormapから取得する。

holoviewsには様々なカラーマップが準備されています。

Colormaps — HoloViews 1.14.5 documentation

このカラーマップを使った色の設定方法です。 今回は、holoviewsの標準のカラーマップである"glasbey_hv"を使いました。

from holoviews.plotting.util import process_cmap
cmap_list = process_cmap("glasbey_hv")

len(cmap_list)

256

df.hvplot(color=cmap_list[:3], line_dash=ld)

参考サイト

• Colormaps — HoloViews 1.14.5 documentation
• styling - How do I colour the individual categories in a holoviews Sankey diagram? - Stack Overflow

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