Holoviz多边形定向设置

Question

我使用的是holoviews+bokeh，我想用标准差来包围我的散点图数据。不幸的是，我似乎没能正确地安排好方向。我对现有的描述感到困惑：

在笛卡儿坐标系中的方位，在第一轴和水平之间的弧度逆时针角度，你可以设置这个方向(弧度，逆时针旋转)。

我的脚本和数据示例：

def create_plot(x, y, nstd=5):
    x, y = np.asarray(x), np.asarray(y)
    cov_matrix = np.cov([x, y])
    eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov_matrix)
    order = eigenvalues.argsort()[0]
    angle = np.arctan2(eigenvectors[1, order], eigenvectors[1, order])

    x0 = np.mean(x)
    y0 = np.mean(y)

    x_dir = np.cos(angle) * x - np.sin(angle) * y
    y_dir = np.sin(angle) * x + np.cos(angle) * y

    w = nstd * np.std(x_dir)
    h = nstd * np.std(y_dir)

    return hv.Ellipse(x0, y0, (w, h), orientation=-angle) * hv.Scatter((x, y))

c2x = np.random.normal(loc=-2, scale=0.6, size=200)
c2y = np.random.normal(loc=-2, scale=0.1, size=200)

combined = create_plot(c2x, c2y)
combined.opts(shared_axes=False)

Answer 1

这里有一个解决方案，它将Ellipse绘制在数据周围。你的数学只是简化了。

import numpy as np
import holoviews as hv
from holoviews import opts

hv.extension('bokeh')

x = np.random.normal(loc=-2, scale=0.6, size=200)
y = np.random.normal(loc=-2, scale=0.1, size=200)

def create_plot(x, y, nstd=5):
    x, y = np.asarray(x), np.asarray(y)

    x0 = np.mean(x)
    y0 = np.mean(y)

    w = np.std(x)*nstd
    h = np.std(y)*nstd

    return hv.Ellipse(x0, y0, (w, h)) * hv.Scatter((x, y))

combined = create_plot(c2x, c2y)
combined.opts()

这给了你一个看起来像圆圈的情节。为了更清楚地知道这是一个椭圆，您可以生成这个情节调用

def hook(plot, element):
    plot.handles['x_range'].start = -4
    plot.handles['x_range'].end = 0
    plot.handles['y_range'].start = -2.5
    plot.handles['y_range'].end = -1

combined.opts(hooks=[hook])

设置固定的范围并使自动对焦失效。

在您的示例中，w和h几乎相同，这意味着您绘制了一个证书。orientation没有任何效果。使用上面的代码，您可以像

hv.Ellipse(x0, y0, (w, h), orientation=np.pi/2)

看它是否有效，但没有必要再这样做了。