如何在数据库上使用HoloViews / hvPlot

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如何在数据库上使用HoloViews / hvPlot

# import libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import holoviews as hv
import hvplot.pandas
# create sample date
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 2), columns=['col1', 'col2'])
df['col3'] = np.random.randint(0, 2, 50)
# create holoviews scatter plot
hv_scatter = df.hvplot(kind='scatter', x='col1', y='col2', groupby='col3')
# save scatter plot as html
hv.save(hv_scatter, 'hv_scatter.html')
# assign html file to variable
with open('hv_scatter.html', 'r') as html_file:
  html_scatter = html_file.read()
# display scatter plot
displayHTML(html_scatter)

import math
import numpy as np
import pandas as pd
import holoviews as hv
from bokeh.embed import components, file_html
from bokeh.resources import CDN
hv.extension('bokeh')
import hvplot
renderer = hv.renderer('bokeh').instance(fig='html', holomap='auto')
# see https://github.com/ioam/holoviews/issues/1819
def displayHoloviews(hv_plot, html_name="plot.html", width=1000, height=600, renderer=renderer):
  plot = renderer.get_plot(hv_plot).state
  setattr(plot, 'plot_width', width)
  setattr(plot, 'plot_height', height)
  displayHTML(file_html(plot, CDN, html_name))
index = pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=index, columns=list('ABCD')).cumsum()

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