От растрового Matplotlib к Geoviews/ Holoviews / hvplot: как преобразовать x, y и z

Question

Я понимаю, что Geoviews и Holoviews имеют общие атрибуты, и Hvplot предназначен для создания API высокого уровня для всех трех.

Теперь, исходя из Matplotlib, у меня все еще есть трудности с адаптацией к параметрам, необходимым для отображения растровых изображений в Geoviews или Holoviews.

Вот пример, где я делаю оценку плотности ядра для пространственных данных:

# add coordinates of observations
xy_train = np.vstack([y, x]).T
print(xy_train)
# [[5654810.66920637  413645.79802685]
# [5654712.51814666  412629.87266155]
# [5656120.03682466  411642.74943511]
# ...
# [5656316.96943554  411795.80163676]
# [5656299.73356505  411795.50717494]
# [5655756.85624901  411734.34680852]]

# create mesh
xbins=100j
ybins=100j
xx, yy = np.mgrid[left_bound:right_bound:xbins, 
                bottom_bound:top_bound:ybins]
xy_sample = np.vstack([yy.ravel(), xx.ravel()]).T
# compute Kernel Density here
# ..
kde = KernelDensity(kernel='gaussian', bandwidth=100, algorithm='ball_tree')
kde.fit(xy_train)
# get results
z = np.exp(kde.score_samples(xy_sample))
# reshape results to mesh
zz = z.reshape(xx.shape)
# plot in matplotlib
fig, ax_lst = plt.subplots(111)
levels = np.linspace(zz.min(), zz.max(), 25)
axis.contourf(xx, yy, zz, levels=levels, cmap='viridis')
axis.plot()
plt.show()

Показывает мое изображение:

Теперь я хочу использовать среду pyviz для интерактивного отображения и наложения карты, например, используя Geoviews.

Это как-то работает, но выдает ошибку:

xr_dataset = gv.Dataset(hv.Image((xx, yy, zz.T), datatype=['grid']), crs=ccrs.UTM(zone='33N'))

Image02195: Размеры изображения x и y неравномерно выбраны с относительным допуском 0,001. Пожалуйста, используйте элемент QuadMesh для нерегулярных выборок данных или установите более высокий допуск для hv.config.image_rtol или параметра rtol в конструкторе Image.

Я все еще могу отобразить изображение (как-то с низким разрешением).

gv.tile_sources.CartoLight.opts(width=800, height=480) * xr_dataset.to.image(['x', 'y']).opts(cmap='viridis', alpha=0.5)

... но когда я пытаюсь создать FilledContours в Geoviews, это не похоже на работу в matplotlib:

gv.FilledContours(xx, yy, zz, levels=levels, cmap='viridis')

ValueError: аргумент kdims ожидает измерение или список измерений, указанных как кортежи, строки, словари или экземпляры измерений, а не тип ndarray. Убедитесь, что вы передали данные в качестве первого аргумента.

Документация не дает много информации о том, как я должен форматировать размеры (hv.help(gv.FilledContours)). Я думаю, что где-то теряюсь, когда мне нужно создать растр из координатной сетки xx/yy (hv.Image((xx, yy, zz.T), datatype=['grid'])).

Может кто-нибудь объяснить разницу в синтаксисе, которая требуется для matplotlib Contourf и Holoviews / Geoviews / Hvplot FilledContours?

[редактировать]

Я нашел способ создания контуров, но проблема с размерами сохраняется:

# get xarray dataset, suited for handling raster data in pyviz
xr_dataset = gv.Dataset(hv.Image((xx.T, yy.T, zz.T), bounds=(left_bound,bottom_bound,right_bound,top_bound), 
        kdims=[hv.Dimension('x'),  hv.Dimension('y')], datatype=['grid']), crs=ccrs.UTM(zone='33N'))
# Error: Image06593: Image dimension(s) x and y are not evenly sampled to relative tolerance of 0.001

# create contours from image
gv.FilledContours(xr_dataset)

# plot
gv.tile_sources.EsriImagery.opts(width=800, height=480) * gv.FilledContours(xr_dataset).opts(cmap='viridis', alpha=0.5)

Answer 1

Главное, что нужно знать об элементах HoloViews/GeoViews, это то, что данные почти всегда указываются в качестве первого аргумента, в отличие от matplotlib, где данные часто указываются с использованием нескольких аргументов. В вашем случае у вас уже был правильный синтаксис для Image но не переносил это на другие элементы. Таким образом, чтобы сделать это конкретным, чтобы построить изображение, вы должны сделать:

img = gv.Image((xx, yy, zz.T), crs=ccrs.UTM(zone='33N'))

Однако, поскольку у вас есть двухмерные координатные массивы, а не одномерные координаты, которых ожидает Image (в следующем выпуске это приведет к ошибке), у вас фактически есть QuadMesh, который строится таким же образом:

qmesh = gv.QuadMesh((xx, yy, zz.T), crs=ccrs.UTM(zone='33N'))

И то же самое верно и для geoviews FilledContours:

contours = gv.FilledContours((xx, yy, zz.T), crs=ccrs.UTM(zone='33N'))

Подводя итог, можно сказать, что разница между элементами HoloViews и вызовами matplotlib заключается в том, что HoloViews представляет собой облегченную оболочку вокруг ваших данных, которая позволяет придавать каждому семантику смыслового значения координаты и значения, назначая их измерению ключа или значения, в то время как matplotlib делает это отображение более явный.

HoloViews понимает множество форматов для определения данных в сетке, таких как ваш, самый простой - это набор массивов координат x/y и массив значений, он также понимает объекты xarray и словари различных массивов, которые выглядят так:

contours = gv.FilledContours({'x': xx, 'y': yy, 'z': zz.T}, ['x', 'y'], 'z', crs=ccrs.UTM(zone='33N'))

В этом формате мы можем явно видеть, как координатные массивы 'x' и 'y' отображаются на ключевые измерения, а массив значений 'z' - на измерения значений.