Pandas: एपीआई: पंडों की साजिश रचने वाले पंडों के लिए एपीआई परिभाषित करें

मुझे लगता है कि स्वैपेबल बैकएंड एपीआई से ऑटोकॉर्पोरेशन जैसी चीजों को बाहर रखें।

मुझे लगता है कि हमने df.boxplot और hist जैसी चीज़ों को छोड़ दिया है क्योंकि उनका व्यवहार .plot API से थोड़ा अलग है। मैं उन्हें बैकएंड एपीआई का हिस्सा बनाने की सलाह नहीं दूंगा।

यहाँ कुछ महीने पहले से प्रस्तावित बैकएंड एपीआई पर मेरी शुरुआत है: https://github.com/TomAugspurger/pandas/commit/b07aba28a37b0291fd96a1f571848a7be2b6de8d

मुझे लगता है कि यह उल्लेखनीय है कि कम से कम hvplot (बाकी की जांच नहीं की) पहले से ही andrews_curves , scatter_matrix , lag_plot जैसे कार्य प्रदान करता है। ..

हो सकता है कि अगर हम सभी बैकएंड को लागू करने के लिए मजबूर नहीं करना चाहते हैं, तो हम जांच सकते हैं कि क्या चयनित बैकएंड उन्हें लागू करता है, और डिफ़ॉल्ट रूप से matplotlib भूखंडों के लिए?

मुझे लगता है कि boxplot और hist बिल्कुल वैसा ही व्यवहार किया, लेकिन Series.hist() लिए सिर्फ शॉर्टकट थे Series.plot.hist() । "शॉर्टकट" प्लॉट ग्रिड दिखाता है, लेकिन इसके अलावा मैंने कोई अंतर नहीं देखा है।

IMO, इस विकल्प का मुख्य मूल्य .plot नाम स्थान है।

यदि उपयोगकर्ता hvplot का एंड्रयू का वक्र प्लॉट चाहते हैं, तो उन्हें फ़ंक्शन आयात करना चाहिए
hvplot से और वहां डेटाफ्रेम पास करें।

सूर्य पर, जून 9, 2019 पूर्वाह्न 7:17 बजे मार्क गार्सिया नोटिफिकेशन @github.com ने लिखा:

मुझे लगता है कि यह ध्यान देने योग्य है कि कम से कम hvplot (इसकी जाँच नहीं की थी)
बाकी) पहले से ही andrews_curves जैसे कार्य प्रदान करता है,
स्कैटर_मैट्रिक्स, लैग_प्लॉट,...

हो सकता है कि अगर हम सभी बैकएंड को लागू करने के लिए मजबूर नहीं करना चाहते हैं, तो हम कर सकते हैं
जांचें कि क्या चयनित बैकएंड उन्हें लागू करता है, और डिफ़ॉल्ट के लिए
matplotlib भूखंड?

मैंने मान लिया कि बॉक्सप्लॉट और हिस्ट बिल्कुल वैसा ही व्यवहार करते हैं, लेकिन बस था
Series.plot.hist() के लिए शॉर्टकट्स Series.hist()। "शॉर्टकट" दिखाता है
प्लॉट ग्रिड, लेकिन इसके अलावा मैंने कोई अंतर नहीं देखा है।

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आप उस टीम में हैं जिसका उल्लेख किया गया था।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/26747?email_source=notifications&email_token=AAKAOIRLJHBMXMXKK2IG2NDPZTYFPA5CNFSM4HWIMEK2YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVREXG43IIVMVBW63LNMVXHJ7615T
या थ्रेड को म्यूट करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAKAOISDHL6H7PVOOJAQXELPZTYFPANCNFSM4HWIMEKQ
.

मुझे लगता है कि समझ में आता है लगता है, लेकिन अगर हम ऐसा करते हैं, मुझे लगता है कि हम करने के लिए उन्हें आगे बढ़ना चाहिए pandas.plotting.matplotlib.andrews_curves के बजाय, pandas.plotting.andrews_curves ।

@TomAugspurger मुझे और अधिक विस्तार से जांच करने की आवश्यकता है, लेकिन मुझे लगता है कि आपने जिस एपीआई को https://github.com/TomAugspurger/pandas/commit/b07aba28a37b0291fd96a1f571848a7be2b6de8d में लागू किया है, वह अधिक समझ में आता है। #26753 को पूरा करने के बाद मैं इस पर काम करूंगा। मैं इस पर भी प्रयोग करूंगा कि क्या andrews_curves , scatter_matrix ... को .plot() सिंटैक्स में ले जाना संभव है, मुझे लगता है कि यह सभी के लिए चीजों को सरल और आसान बना देगा (हमें , तृतीय-पक्ष लाइब्रेरी और उपयोगकर्ता)।

कार्यों की साजिश रचने के लिए अतिरिक्त kwargs के संबंध में यहाँ क्या इरादा है? क्या अतिरिक्त बैकएंड सभी matplotlib-शैली प्लॉट अनुकूलन की कार्यक्षमता को डुप्लिकेट करने का प्रयास करना चाहिए, या क्या उन्हें उन कीवर्ड को पारित करने की अनुमति देनी चाहिए जो विशेष बैकएंड द्वारा उपयोग किए गए कीवर्ड से मेल खाते हैं?

पहला विकल्प सिद्धांत में अच्छा होगा, लेकिन प्रत्येक गैर-मैटप्लोटलिब को बैकएंड की साजिश रचने की आवश्यकता होगी ताकि असंगतताओं की एक लंबी पूंछ के साथ अपनी स्वयं की मैटप्लोटलिब रूपांतरण परत को अनिवार्य रूप से लागू किया जा सके जो अनिवार्य रूप से कभी भी पूरा नहीं होगा (अनुभव से बोलना जिसने एमपीएलडी 3 बनाने की कोशिश की कुछ साल पहले)।

दूसरा विकल्प विनिमेयता के दृष्टिकोण से उतना अच्छा नहीं है, लेकिन अन्य बैकएंड को उम्मीदों के अधिक उचित सेट के साथ जोड़ने की अनुमति देगा।

मुझे लगता है कि यह बैकएंड पर निर्भर है कि वे उनके साथ क्या करते हैं। 100% हासिल करना
बैकएंड में संगतता वास्तव में संभव नहीं है,
चूंकि वापसी का प्रकार अब matplotlib अक्ष नहीं होगा। और अगर
हम वापसी प्रकार पर संगत नहीं हैं, मुझे नहीं लगता कि बैकएंड
हर संभव कीवर्ड तर्क को संभालने का प्रयास करने के लिए पीछे की ओर झुकना चाहिए।

इसलिए मुझे लगता है कि पांडा को दस्तावेज करना चाहिए कि **kwargs को to . के माध्यम से पारित किया जाएगा
अंतर्निहित प्लॉटिंग इंजन, और वे जो चाहें कर सकते हैं
उन्हें।

सोम, जून 10, 2019 को सुबह 10:42 बजे जेक वेंडरप्लास नोटिफिकेशन @github.com
लिखा था:

साजिश के लिए पारित अतिरिक्त kwargs के संबंध में यहाँ क्या इरादा है
कार्य? क्या अतिरिक्त बैकएंड को डुप्लिकेट करने का प्रयास करना चाहिए
सभी matplotlib- शैली प्लॉट अनुकूलन की कार्यक्षमता, या उन्हें चाहिए
खोजशब्दों को पारित करने की अनुमति दें जो विशेष द्वारा उपयोग किए गए लोगों के अनुरूप हों
बैकएंड?

पहला विकल्प सिद्धांत रूप में अच्छा होगा, लेकिन इसके लिए प्रत्येक की आवश्यकता होगी
गैर-मैटप्लोटलिब प्लॉटिंग बैकएंड अनिवार्य रूप से अपने स्वयं के मैटप्लोटलिब को लागू करने के लिए
असंगतताओं की एक लंबी पूंछ के साथ रूपांतरण परत जो
अनिवार्य रूप से कभी भी पूर्ण नहीं होना चाहिए (अनुभव से किसी ऐसे व्यक्ति के रूप में बोलना जो
कुछ साल पहले mpld3 बनाने की कोशिश की)।

दूसरा विकल्प के नजरिए से उतना अच्छा नहीं है
विनिमेयता, लेकिन अन्य बैकएंड को और अधिक के साथ जोड़ने की अनुमति देगा
उम्मीदों का उचित सेट।

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मुझे खेद है कि यह एक मूर्खतापूर्ण प्रश्न है, लेकिन यदि आप एक प्लॉटिंग "एपीआई" को परिभाषित करते हैं जो मूल रूप से डिब्बाबंद भूखंडों का एक समूह है, तो क्या प्रत्येक बैकएंड कमोबेश एक ही आउटपुट का उत्पादन नहीं करेगा? सक्षम करने के लिए यह कौन सी नई क्षमता है? शायद वेगा निर्यातक के लिए एक पांडा की तरह कुछ?

मुझे नहीं लगता कि यह कहना सही है कि हर बैकएंड कमोबेश एक जैसा आउटपुट देता है।

उदाहरण के लिए, स्थिर चार्ट में matplotlib वास्तव में अच्छा है, लेकिन पोर्टेबल इंटरेक्टिव चार्ट बनाने में बहुत अच्छा नहीं है।

दूसरी ओर, बोकेह, अल्टेयर, एट अल। इंटरेक्टिव चार्ट के लिए महान हैं, लेकिन स्थिर चार्ट के लिए matplotlib के रूप में काफी परिपक्व नहीं हैं।

एक ही एपीआई के साथ दोनों का उत्पादन करने में सक्षम होना एक बड़ी जीत होगी।

पहला विकल्प सिद्धांत में अच्छा होगा, लेकिन प्रत्येक गैर-मैटप्लोटलिब को बैकएंड की साजिश रचने की आवश्यकता होगी ताकि असंगतताओं की एक लंबी पूंछ के साथ अपनी स्वयं की मैटप्लोटलिब रूपांतरण परत को अनिवार्य रूप से लागू किया जा सके जो अनिवार्य रूप से कभी भी पूरा नहीं होगा (अनुभव से बोलना जिसने एमपीएलडी 3 बनाने की कोशिश की कुछ साल पहले)।

और हम पहले से ही एपीआई वार की तुलना में Matplotlib को और भी नीचे पिन करते हैं। मुझे लगता है कि यह पंडों के लिए यह घोषित करने के लिए समझ में आता है कि वह किस शैली के घुंडी को उजागर करना चाहता है और बैकएंड कार्यान्वयन की अपेक्षा करता है कि इसका क्या मतलब है। इसका मतलब यह हो सकता है कि _not_ आँख बंद करके **kwargs माध्यम से गुजर रहा है और इसके बजाय यह सुनिश्चित करता है कि दिए गए बैकएंड के लिए लौटाई गई वस्तुएं "सही चीज" हैं जो तथ्य के बाद शैली अनुकूलन करने में सक्षम हैं।

उदाहरण के लिए, स्थिर चार्ट में matplotlib वास्तव में अच्छा है, लेकिन पोर्टेबल इंटरेक्टिव चार्ट बनाने में बहुत अच्छा नहीं है।

धन्यवाद @jakevdp , हाँ, सहभागी चार्ट का समर्थन करना एक अच्छा लक्ष्य है।

इससे पहले कि चीजें इस विशेष एवेन्यू से बहुत नीचे जाएं, यहां एक वैकल्पिक समाधान है।

पंडों की साजिश रचने वाले एपीआई को अब एक विनिर्देश घोषित करने के बजाय, और विशेष रूप से इसे लागू करने के लिए पैकेजों को पूछने के बजाय, प्लॉट का एक मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व (जैसे वेगा JSON फ़ाइल) क्यों न उत्पन्न करें, और बैकएंड को उनके इनपुट के रूप में लक्षित करने के लिए प्रोत्साहित करें।

फायदे में शामिल हैं:

1. एक संशोधित पांडा एपीआई की अभिव्यंजक शक्ति से बंधे नहीं होना, जिसे एक विनिर्देश के रूप में डिजाइन नहीं किया गया था।
2. पांडा का समर्थन करने के लिए पैकेजों को प्लॉट करके किया गया कार्य अन्य पाइडाटा पैकेजों के लिए उपलब्ध हो जाता है जो आईआर उत्पन्न करते हैं।
3. पाइडेटा स्पेस में इंटरचेंज विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक सामान्य भाषा को बढ़ावा देना
4. जो नए टूल को अधिक शक्तिशाली बनाता है क्योंकि अधिक व्यापक रूप से लागू होता है
5. जिससे उन्हें लिखने का प्रयास और भी तार्किक हो जाता है। मूल रूप से, बेहतर प्रोत्साहन।

Vega/Vega-lite , एक आधुनिक, स्थापित, खुली, और JSON- आधारित अर्थात विनिर्देश भाषा के रूप में, कई मानव-वर्षों ने इसे इसके डिजाइन और कार्यान्वयन में डाल दिया, और इसके चारों ओर निर्मित मौजूदा उपकरण, ऐसा लगता है जैसे इसे स्पष्ट रूप से इस उद्देश्य के लिए बनाया गया था। . (बस कृपया नहीं )।

आप जानते हैं, frontend->IR->backend , जैसे कंपाइलर डिज़ाइन किए गए हैं।

कम से कम तीन पैकेज पहले से ही एपीआई को लागू करते हैं। सभी पंडों को बैकएंड को बदलने और इसके उपयोग को दस्तावेज करने के लिए एक विकल्प की पेशकश करने की ज़रूरत है, जो हमारे हिरन के लिए एक अच्छा धमाका लगता है।

जून 15, 2019, 16:28 पर पर, pilkibun [email protected] लिखा है:

उदाहरण के लिए, स्थिर चार्ट में matplotlib वास्तव में अच्छा है, लेकिन पोर्टेबल इंटरेक्टिव चार्ट बनाने में बहुत अच्छा नहीं है।

धन्यवाद @jakevdp , हाँ, सहभागी चार्ट का समर्थन करना एक अच्छा लक्ष्य है।

इससे पहले कि चीजें इस विशेष एवेन्यू से बहुत नीचे जाएं, यहां एक वैकल्पिक समाधान है।

पंडों की साजिश रचने वाले एपीआई को अब एक विनिर्देश घोषित करने के बजाय, और विशेष रूप से इसे लागू करने के लिए पैकेजों को पूछने के बजाय, प्लॉट का एक मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व (जैसे वेगा JSON फ़ाइल) क्यों न उत्पन्न करें, और बैकएंड को उनके इनपुट के रूप में लक्षित करने के लिए प्रोत्साहित करें।

फायदे में शामिल हैं:

एक संशोधित पांडा एपीआई की अभिव्यंजक शक्ति से बंधे नहीं होना, जिसे एक विनिर्देश के रूप में डिजाइन नहीं किया गया था।
पांडा का समर्थन करने के लिए पैकेजों को प्लॉट करके किया गया कार्य अन्य पाइडाटा पैकेजों के लिए उपलब्ध हो जाता है जो आईआर उत्पन्न करते हैं।
पाइडेटा स्पेस में इंटरचेंज विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक सामान्य भाषा को बढ़ावा देना
जो नए टूल को अधिक शक्तिशाली बनाता है क्योंकि अधिक व्यापक रूप से लागू होता है
जिससे उन्हें लिखने का प्रयास और भी तार्किक हो जाता है। मूल रूप से, बेहतर प्रोत्साहन।
वेगा/वेगा-लाइट, एक आधुनिक, स्थापित, खुली, और JSON- आधारित अर्थात विनिर्देश भाषा के रूप में, कई मानव-वर्षों ने इसे इसके डिजाइन और कार्यान्वयन में लगाया, और इसके चारों ओर निर्मित मौजूदा उपकरण, ऐसा लगता है जैसे इसे स्पष्ट रूप से इस उद्देश्य के लिए बनाया गया था। . (बस कृपया मत करो)।

आप जानते हैं, फ़्रंटएंड->आईआर->बैकएंड, जैसे कंपाइलर डिज़ाइन किए गए हैं।

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अब हम #26753 विलय कर चुके हैं, और प्लॉटिंग बैकएंड को पांडा से बदला जा सकता है। जब हम matplotlib कोड को विभाजित करते हैं तो हमने SeriesPlotMethods और FramePlotMethods को पांडा (matplotlib नहीं) पक्ष में छोड़ दिया। वह मुख्य रूप से पांडा पक्ष में डॉकस्ट्रिंग को छोड़ना था।

लेकिन मैं देखता हूं कि बैकएंड ने जो किया वह उन वर्गों को फिर से लागू करना था। इसलिए, वर्तमान में हम उम्मीद करते हैं कि बैकएंड में प्रति प्लॉट एक वर्ग होगा (जैसे LinePlot , BarPlot ), लेकिन इसके बजाय वे प्रति विधि एक प्लॉट के साथ एक वर्ग को लागू करते हैं (जैसे hvPlot, or the same names as pandas for pdvega `).

जो मुझे लगता है वह समझ में आता है, कम से कम पहले संस्करण के रूप में, यह है कि हम एपीआई को hvplot और pdvega रूप में लागू करते हैं। मैं सिर्फ पांडा में एक अमूर्त वर्ग बनाउंगा, जो बैकएंड से प्राप्त होता है।

अगर यह सभी के लिए समझ में आता है, तो मैं अमूर्त वर्ग बनाकर और पंडों में हमारे पास मौजूद मैटप्लोटलिब बैकएंड को अपनाने से शुरू करूंगा, और एक बार यह हो जाने के बाद, हम hvplot और pdvega (परिवर्तनों को अनुकूलित करते हैं) काफी छोटा होना चाहिए)।

विचार?

जो मुझे लगता है वह समझ में आता है, कम से कम पहले संस्करण के रूप में, यह है कि हम एपीआई को एचवीप्लॉट और पीडीवेगा के रूप में लागू करते हैं। मैं सिर्फ पांडा में एक अमूर्त वर्ग बनाउंगा, जो बैकएंड से प्राप्त होता है।

मुझे लगता है कि संतुलन पर यह दृष्टिकोण क्लीनर होगा। मैं अन्य प्लॉटिंग बैकएंड से बात नहीं कर सकता, लेकिन कम से कम hvPlot में अलग-अलग प्लॉट विधियाँ काफी कोड साझा करती हैं, जैसे scatter , line और area काफी हद तक समान हैं, और मैं उनके बीच कोड साझा करने के लिए उप-वर्गीकरण पर भरोसा नहीं करना पसंद करूंगा। इसके अतिरिक्त, मुझे लगता है कि अलग-अलग बैकएंड में अतिरिक्त प्लॉट प्रकार जोड़ने का विकल्प होना चाहिए और उन्हें अतिरिक्त सार्वजनिक तरीकों के रूप में उजागर करना सबसे सरल, सबसे प्राकृतिक दृष्टिकोण जैसा लगता है।

बस यह सुनिश्चित करने के लिए कि मैं समझता हूं, जब आप I'd prefer not to rely on subclassing to share code between them तो आपका मतलब class LinePlot(MPLPlot) जैसा है, है ना? और ऐसा नहीं है कि आपको लगता है कि एक अमूर्त आधार वर्ग से प्राप्त करना एक बुरा विचार है?

मुझे लगता है कि मैं बैकएंड को पंडों में नहीं प्लॉट प्रकारों को परिभाषित करने के लिए +1 हूं। लेकिन मैं शायद इसे अभी लागू नहीं करूंगा। हम लगभग एक सप्ताह में पांडा को रिहा करने की योजना बना रहे हैं। और मुझे लगता है कि अगर उपयोगकर्ता kind='foo' प्रदान करता है और बैकएंड विधि foo (उदाहरण के लिए, पैरामीटर सत्यापन, या यह कारण कि कुछ kind दस्तावेज़ीकरण में होंगे और कुछ नहीं)।

बस यह सुनिश्चित करने के लिए कि मैं समझता हूं, जब आप कहते हैं कि मैं उनके बीच कोड साझा करने के लिए उप-वर्गीकरण पर भरोसा नहीं करना चाहता हूं, तो आपका मतलब क्लास लाइनप्लॉट (एमपीएलप्लॉट) में है, है ना? और ऐसा नहीं है कि आपको लगता है कि एक अमूर्त आधार वर्ग से प्राप्त करना एक बुरा विचार है?

हाँ य़ह सही हैं। अधिक ठोस रूप से मैं इस तरह का काम नहीं करना पसंद करूंगा:

class MPL1dPlot(MPLPlot):

    def _some_shared_method(self, ...):
        ...

class LinePlot(MPL1dPlot):
    ...

class AreaPlot(MPL1dPlot):
    ...

क्षमा करें अगर यह स्पष्ट नहीं था।

एक सरल एपीआई के पक्ष में जो सार्वजनिक रूप से कक्षाओं के बजाय एकल फ़ंक्शन के रूप में उजागर होता है जैसा कि अब https://github.com/pandas-dev/pandas/pull/27009 में प्रस्तावित है

बैकएंड विकल्प अब कैसे काम करता है, इस पर सामान्य प्रश्न/टिप्पणी। मान लें कि मैं pdvega डेवलपर हूं और इस बैकएंड को उपलब्ध कराता हूं। इसका मतलब यह है कि यदि उपयोगकर्ता pd.options.plotting.backend = 'pdvega' , तो pdvega पुस्तकालय को शीर्ष-स्तरीय plot फ़ंक्शन की आवश्यकता है?
1) एक पुस्तकालय लेखक के रूप में, यह जरूरी नहीं है कि वह फ़ंक्शन जिसे आप सार्वजनिक रूप से उजागर करना चाहते हैं (अर्थात, पुस्तकालय के दृष्टिकोण से शीर्ष-स्तरीय plot विधि के लिए, यह आवश्यक नहीं है कि एपीआई आप अपने उपयोगकर्ताओं को चाहते हैं सीधे उपयोग करने के लिए) और 2) इस मामले के लिए आप वास्तव में pd.options.plotting.backend = 'altair' करने में सक्षम होना चाहते हैं? (यदि अल्टेयर डेवलपर्स इसके साथ ठीक हैं)
तो मूल रूप से मेरा प्रश्न है: क्या बैकएंड नाम पर सटीक 1:1 मैपिंग की आवश्यकता है और क्या आयात किया जाता है? (जिसकी अब आवश्यकता है क्योंकि यह केवल उस प्रदत्त बैकएंड स्ट्रिंग का आयात करता है)।

संपादित करें: मैं देख रहा हूं कि वास्तव में पीआर #26753 . में कुछ इसी तरह की चर्चा की गई थी

यदि हम निर्णय लेते हैं कि पांडा नहीं जानता/सीमित करता है कि किस बैकएंड का उपयोग किया जा सकता है (जिसे मैं दृढ़ता से बनाने के पक्ष में हूं), तो हमें यह तय करना होगा कि बैकएंड में कैसे/क्या कॉल करना है।

जिस पीआर पर मैं काम कर रहा हूं, उसमें इसे लागू और प्रस्तावित किया गया है कि विकल्प plotting.backend एक मॉड्यूल है (हो सकता है pdvega , altair , altair.pandas , या जो भी हो), और उस मॉड्यूल में एक सार्वजनिक plot फ़ंक्शन होना चाहिए, जिसे हम कॉल करेंगे।

हम अन्य विकल्पों पर विचार कर सकते हैं, जैसे यदि विकल्प pdvega , तो हम pdvega.pandas आयात करते हैं, या हम फ़ंक्शन को plot_pandas या जो भी नाम दे सकते हैं। मुझे लगता है कि प्रस्तावित तरीका सबसे सरल है, लेकिन अगर ऐसे अन्य प्रस्ताव हैं जो अधिक समझ में आते हैं, तो मुझे इसे बदलने में खुशी होगी।

एक अन्य चर्चा यह है कि क्या हम उपयोगकर्ताओं को बैकएंड को मैन्युअल रूप से आयात करने के लिए बाध्य करना चाहते हैं:

import pandas
import hvplot

pandas.Series([1, 2, 3]).plot()

यदि हम ऐसा करते हैं, तो मॉड्यूल खुद को पंजीकृत कर सकते हैं, वे उपनाम भी पंजीकृत कर सकते हैं (इसलिए set_option मॉड्यूल के नाम के अलावा अन्य नामों को समझ सकते हैं)। वे कुछ बैकएंड के साथ प्लॉट करने के लिए कस्टम फ़ंक्शंस या मशीनरी (जैसे संदर्भ प्रबंधक) को भी लागू कर सकते हैं,... व्यक्तिगत रूप से मुझे लगता है कि हम चीजों को जितना आसान रखते हैं उतना बेहतर है।

और जबकि बोकेह में प्लॉट करने के लिए pandas.set_option('plotting.backend', 'bokeh') करना अच्छा हो सकता है, मुझे लगता है कि इसका मतलब दो चीजें हैं जो मुझे व्यक्तिगत रूप से पसंद नहीं हैं:

• pandas.set_option('plotting.backend', 'bokeh') केवल तभी काम करेगा जब import pandas_bokeh को कॉल किया गया हो, और यह उपयोगकर्ताओं के लिए भ्रमित करने वाला होगा।
• इसका तात्पर्य यह भी है कि bokeh में प्लॉट करने के लिए केवल एक मॉड्यूल है। जो सच होने की जरूरत नहीं है, और उपयोगकर्ताओं को गलत धारणा देता है कि आप सीधे बोके के साथ साजिश कर रहे हैं, न कि बोके के लिए बैकएंड की साजिश रचने वाले पांडा के साथ।

@datapythonista विस्तृत उत्तर के लिए धन्यवाद। मैं इसे अभी रखने के साथ ठीक हूं जैसा कि प्रारंभिक रिलीज के लिए है (उपनाम की संभावना हमेशा बाद में जोड़ी जा सकती है)।

यदि उपयोगकर्ता एचवीप्लॉट की एंड्रयू की वक्र साजिश चाहते हैं, तो उन्हें एचवीप्लॉट से फ़ंक्शन आयात करना चाहिए और वहां डेटाफ्रेम पास करना चाहिए।

+1, मैं बैकएंड के माध्यम से सभी अतिरिक्त प्लॉटिंग कार्यों को भी उजागर नहीं करूंगा।

लेकिन उन्हें pandas.plotting.matplotlib ले जाने के बारे में, यह मेरे लिए एक अनावश्यक पिछड़ा असंगत ब्रेक जैसा लगता है (मान लीजिए कि आपका मतलब न केवल कार्यान्वयन को आगे बढ़ाना है)।

pandas.set_option('plotting.backend', 'bokeh') केवल तभी काम करेगा जब import pandas_bokeh को कॉल किया गया हो, और यह उपयोगकर्ताओं के लिए भ्रमित करने वाला होगा।

यदि हम एक्सटेंशन को पंजीकृत करने के लिए प्रवेश बिंदुओं का उपयोग करते हैं, तो यह मामला नहीं है: सिस्टम पर पैकेज स्थापित होने से प्रवेश बिंदु पंजीकृत हो जाएगा और यह पांडा को दिखाई देगा। उदाहरण के लिए, अल्टेयर इसका उपयोग विभिन्न रेंडरर्स का पता लगाने के लिए करता है जिन्हें उपयोगकर्ता ने इंस्टॉल किया होगा।

इसके अलावा, इसके लायक क्या है, एक बार यह हो जाने के बाद मुझे लगता है कि मैं शायद pdvega को हटा दूंगा और प्रासंगिक कोड को pandas_altair या कुछ इसी तरह के एक नए पैकेज में स्थानांतरित कर दूंगा।

@datapythonista मुझे लगता है कि हमें 0.25.0 से पहले बैकएंड एपीआई प्लॉटिंग के दायरे के बारे में फैसला करना चाहिए (हालांकि आरसी के लिए नहीं)।

आप विविध प्लॉटिंग फ़ंक्शंस (साथ ही हिस्ट / बॉक्सप्लॉट) रखने के पक्ष में हैं?

@datapythonista ने इसे बंद कर दिया क्योंकि हमने PR का विलय कर दिया था?

@jreback मैं इसे तब तक खुला जाते , @TomAugspurger और @jorisvandenbossche एक्सेसर प्लॉट्स को छोड़कर बैकएंड को कुछ भी नहीं

पंडों की साजिश रचने के लिए मैं क्या करूंगा - बैकएंड अगला है।

रिलीज के लिए:

• चीजों को छोड़ दें जैसे वे हैं, एचवीप्लॉट सभी भूखंडों को लागू करता है, एक्सेसर्स से वाले और जो नहीं हैं। और मुझे सब कुछ सौंपना चीजों को सरल रखता है।
• सुनिश्चित नहीं है कि मैं उपरोक्त register_converters से बाहर कर दूंगा। कम से कम हमें register_matplotlib_converters से नाम बदलना चाहिए क्या हम उन्हें सौंपते हैं

अगली रिलीज के लिए:

• मैं सभी डुप्लीकेट pandas.plotting.boxplot , Series.hist ,...
• मैं एक्सेसर्स (andrew_curves, radviz, parallel_curves,...) से बुलाए जाने वाले सभी भूखंडों को स्थानांतरित कर दूंगा।

बैकएंड एपीआई की प्रारंभिक रिलीज के लिए, मैं सब कुछ शामिल करने के बजाय, जो कुछ भी उजागर करता हूं, उसमें अधिक रूढ़िवादी होना चाहिए। बाद में चीजों को जोड़ना, हटाने की तुलना में बहुत आसान है।

मैं व्यक्तिगत रूप से उन सभी विविध भूखंडों को एक्सेसर में नहीं ले जाऊंगा (कुछ अपवाद हो सकते हैं, जैसे स्कैटर मैट्रिक्स), IMO the andrew_curves और radviz आदि एक विधि "लायक" नहीं हैं।

उस ने कहा: क्या हम बैकएंड को अतिरिक्त "प्रकार" लागू करने की अनुमति देना चाहते हैं? इसलिए हमें पंडों के रूप में यह तय करने की आवश्यकता नहीं है कि वास्तव में कौन से एक्सेसर तरीके उपलब्ध हो सकते हैं। यदि उपयोगकर्ता एक निश्चित kind करता है या किसी विशेषता तक पहुंचने का प्रयास करता है, तो भी हम इसे कस्टम __getattribute__ साथ बैकएंड plot पास कर सकते हैं।

बस थोड़ा सा समझाने के लिए कि चीजें वैसी क्यों हैं जैसी अभी हैं। यह प्रासंगिक है क्योंकि मुझे पूरा यकीन नहीं है कि आपके द्वारा प्रस्तावित परिवर्तनों को कैसे लागू किया जाए, या सामान्य रूप से चीजों को उजागर नहीं किया जाए। यहां यह नहीं कहा जा रहा है कि इसे अलग तरीके से नहीं किया जा सकता है, यह सिर्फ चर्चा को समृद्ध करने के लिए है।

पहला निर्णय matplotlib का उपयोग करके सभी कोड को एक अलग मॉड्यूल ( pandas.plotting._matplotlib ) में स्थानांतरित करना था। ऐसा करने से, वह मॉड्यूल किसी तरह matplotlib बैकएंड बन गया।

pandas.plotting में जो कुछ भी सार्वजनिक था, उसे वहां सार्वजनिक रूप से रखा गया है। और चीजों को यथासंभव सरल बनाने के लिए, इन कार्यों में से हर एक, जिसे एक बार कॉल किया जाता है, यह बैकएंड को लोड करता है ( _get_plot_backend कॉल करें) और यह वहां फ़ंक्शन को कॉल करता है।

उपयोगकर्ता के लिए सार्वजनिक एपीआई में कोई बदलाव नहीं हुआ है, उपयोगकर्ताओं के पास अभी भी वही तरीके और कार्य उपलब्ध हैं। हम कुछ भी नया उजागर नहीं कर रहे हैं।

मैं चीजों को कैसे समझता हूं, अगर हम तय करते हैं कि andrew_curves जैसे मौजूदा प्लॉट को बैकएंड को नहीं सौंपा गया है, तो इसका मतलब यह है कि उपयोगकर्ता द्वारा बैकएंड का चयन करने के बजाय, हम अभी भी मैटप्लोटलिब बैकएंड का चयन करेंगे। यह देखते हुए कि कम से कम hvplot पहले से ही andrew_curves लागू कर रहा है, मैं व्यक्तिगत रूप से इस बिंदु को नहीं देखता। यदि उपयोगकर्ता चाहता है कि andrew_curves प्लॉट matplotlib में बैकएंड को न बदलने जितना आसान है (या इसे फिर से सेट करना यदि इसे बदल दिया गया है)। इसलिए, हम जो बदलाव करेंगे, वह केवल पांडा के लिए अतिरिक्त जटिलता जोड़कर, उपयोगकर्ताओं के जीवन को बहुत कठिन बना देगा।

यदि हम बैकएंड डेवलपर्स के साथ अच्छा बनना चाहते हैं और उन्हें उन भूखंडों को लागू करने के लिए मजबूर नहीं करना चाहते हैं जो इतनी मुख्यधारा नहीं हो सकती हैं (मुझे लगता है कि यह तर्कों में से एक है?), हो सकता है कि हम चयनित बैकएंड में गायब कुछ भी matplotlib बैकएंड के लिए डिफ़ॉल्ट हो सकते हैं ?

बैकएंड को किसी भी अज्ञात प्रकार की साजिश को सौंपने के बारे में, मैं इसे अभी करने पर -1 हूं। निश्चित रूप से यह अंततः समझ में आ सकता है। लेकिन मुझे लगता है कि पंडों में कई प्लॉट प्रकारों का दस्तावेजीकरण किया गया है, और अतिरिक्त ऐसे हैं जिन्हें हम दस्तावेज नहीं करते हैं, थोड़ा हैकी लगता है। मुझे लगता है कि यह अगले संस्करण की प्रतीक्षा कर सकता है, जब हमारे पास फीडबैक है कि उपयोगकर्ताओं के लिए अलग-अलग बैकएंड कैसे काम करते हैं, और हमारे पास विस्तार से चर्चा और विश्लेषण करने के लिए अधिक समय है।

यदि उपयोगकर्ता चाहता है कि matplotlib में एक andrew_curves प्लॉट बैकएंड को न बदलने जितना आसान है (या इसे फिर से सेट करना यदि इसे बदल दिया गया है)। इसलिए, हम जो बदलाव करेंगे, वह केवल पांडा के लिए अतिरिक्त जटिलता जोड़कर, उपयोगकर्ताओं के जीवन को बहुत कठिन बना देगा।

मुझे नहीं लगता कि हम उपयोगकर्ता के जीवन को कठिन बना देंगे। इसे पांडा से आयात करने के बजाय। प्लॉटिंग, अगर वे एक एचवीप्लॉट का संस्करण चाहते हैं, तो वे इसे वहां से आयात कर सकते हैं। जो DataFrame.plot विधि के लिए संभव नहीं है, जैसा कि ऑब्जेक्ट पर परिभाषित किया गया है। मेरे लिए बैकएंड की साजिश रचने का यही मुख्य कारण है।

अगर हम बैकएंड डेवलपर्स के साथ अच्छा व्यवहार करना चाहते हैं और उन्हें उन प्लॉटों को लागू करने के लिए मजबूर नहीं करना चाहते हैं जो इतनी मुख्यधारा में नहीं हो सकते हैं

मेरे लिए यह अच्छा होने के बारे में नहीं है या सब कुछ लागू करने की आवश्यकता होगी (यह पूरी तरह से ठीक है यदि बैकएंड सभी प्लॉटिंग प्रकारों, आईएमओ का समर्थन नहीं करता है), बल्कि प्लॉटिंग बैकएंड एपीआई का एक अनावश्यक विस्तार है, जो खुद को भी जोड़ता है। .
अगर हम पंडों को खरोंच से फिर से शुरू करेंगे, तो मुझे नहीं लगता कि उन विविध प्रकार के प्लॉटिंग को शामिल किया जाएगा। लेकिन बैकएंड एपीआई की साजिश रचने के साथ हम कुछ नया शुरू कर रहे हैं।

इसके बारे में कोई अन्य राय?

@jorisvandenbossche से सहमत।

बस यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह खो नहीं गया है, मुझे लगता है कि @jakevdp के सेटअपटूल के प्रवेश बिंदुओं का उपयोग करने का सुझाव आयात आदेश पंजीकरण समस्या को हल करने के लिए विचार करने योग्य है: https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/26747 # इश्यू

@jorisvandenbossche आप इसे कोड में कैसे

चूंकि आप उल्लेख करते हैं कि एक पांडा में खरोंच से हम उन भूखंडों को शामिल नहीं करेंगे, क्या हमें उन्हें बहिष्कृत करना चाहिए? मैं उन सभी भूखंडों को स्थानांतरित करने पर +1 हूं जो Series या DataFrame तरीकों को किसी तृतीय-पक्ष पैकेज में नहीं ले जाते हैं। या यदि कोई रखने के लिए पर्याप्त महत्वपूर्ण है, तो इसे अन्य के रूप में .plot() साथ बुलाए जाने के लिए स्थानांतरित करने के लिए।

मैं पांडा में गैर मानक भूखंडों को हटा दूंगा
और एक बाहरी पैकेज में ले जाएँ

जोरिस थोड़ी देर के लिए ऑफलाइन है।

मुझे लगता है कि जब हमने अतीत में इस पर चर्चा की है, तो उनकी और मेरी स्थिति यह है कि जब तक वे रखरखाव का बोझ न बन जाएं, तब तक उन्हें अछूता छोड़ दें।

जैसे हम एक ही पृष्ठ पर हैं, यह हमारे पास जो कुछ है उसका सारांश है, और चर्चा की स्थिति के बारे में मेरी समझ है:

Series और DataFrame तरीकों के रूप में उपयोग किया जाता है।

• प्लॉट एक्सेसर
• बॉक्सप्लॉट_फ्रेम
• बॉक्सप्लॉट_फ्रेम_ग्रुपबी
• हिस्ट_फ्रेम
• इतिहास_श्रृंखला

अन्य भूखंड (चर्चा के तहत कि क्या उन्हें पदावनत किया जाना चाहिए, मैटप्लोटलिब बैकएंड को प्रत्यायोजित किया जाना चाहिए, या चयनित बैकएंड को प्रत्यायोजित किया जाना चाहिए):

• रेखा - चित्र
• स्कैटर_मैट्रिक्स
• रेडविज़
• एंड्रयूज_कर्व्स
• बूटस्ट्रैप_प्लॉट
• समानांतर_निर्देशांक
• lag_plot
• ऑटोसहसंबंध_प्लॉट
• टेबल

pandas.plotting में अन्य सार्वजनिक सामग्री (चर्चा के तहत भी):

• प्लॉट_परम्स
• register_matplotlib_converters
• deregister_matplotlib_converters

Other plots अनुभाग के लिए, मुझे व्यक्तिगत रूप से लगता है कि वे इस बिंदु पर एक रखरखाव बोझ हैं, और मैं उन्हें पांडा से बाहर ले जाने पर +1 हूं, और उन्हें 0.25 में हटा देता हूं।

कन्वर्टर्स और अन्य सामान के लिए, अब हमारे पास निश्चित रूप से सही नहीं है, क्योंकि register_matplotlib_converters चयनित प्लॉट में प्रतिनिधि हैं, जो कि matplotlib नहीं हो सकता है। मुझे लगता है कि जिन विकल्पों पर हम विचार कर सकते हैं वे हैं:

• उनका नाम बदलें register_converters / deregister_converters , वर्तमान वाले को हटा दें, और बैकएंड को सौंपते रहें
• उन्हें pandas.plotting से pandas.plotting.matplotlib (जिसका अर्थ है कि matplotlib बैकएंड को सार्वजनिक करना, इसलिए मैं नहीं करूंगा)
• उन्हें वैसे ही छोड़ दें, और चयनित बैकएंड के बजाय matplotlib बैकएंड को प्रतिनिधि दें (मैं इसे एक अच्छे डिज़ाइन निर्णय की तुलना में हैक के रूप में अधिक देखता हूं, मैं pandas.plotting अज्ञेयवादी रखना पसंद करूंगा जिसमें बैकएंड मौजूद हैं)

अन्य भूखंडों के खंड के लिए, मुझे व्यक्तिगत रूप से लगता है कि वे इस बिंदु पर रखरखाव का बोझ हैं, और मैं उन्हें पांडा से बाहर ले जाने पर +1 कर रहा हूं, और उन्हें 0.25 में हटा देता हूं।

आप "अन्य भूखंडों" को रखरखाव के बोझ के रूप में कैसे पाते हैं? "विविध" भूखंडों के इतिहास को देखते हुए: https://github.com/pandas-dev/pandas/commits/0.24.x/pandas/plotting/_misc.py , हमारे पास 2017 से ~10-15 कमिट हैं। बहुसंख्यक वैश्विक क्लीनअप हैं जो पूरे कोडबेस पर लागू होते हैं (इसलिए एक छोटा सीमांत बोझ)। मैं केवल 1-2 बदलते दस्तावेज़ देखता हूं, और कोई कार्यक्षमता बदलती नहीं है।

उनका नाम बदलकर register_converters/deregister_converters कर दें, वर्तमान वाले को हटा दें, और बैकएंड को सौंपते रहें

मुझे नहीं लगता कि इसका कोई मतलब होगा। matplotlib- विशिष्ट कन्वर्टर्स हैं जिन्हें हमने matplotlib के लिए लिखा है। अन्य बैकएंड उनके पास नहीं होंगे। यह शायद बैकएंड एपीआई का हिस्सा नहीं होना चाहिए।

मेरा मतलब यह नहीं था कि पिछले कुछ महीनों में हमारे पास रखरखाव की मात्रा के कारण वे भूखंड बोझ हैं, लेकिन इस समस्या के कारण कि वे अब उपयोगकर्ताओं के लिए एक सुसंगत और सहज ज्ञान युक्त एपीआई और एक अच्छा मॉड्यूलर होने का अनुमान लगाते हैं। हमारे लिए कोड डिजाइन।

कन्वर्टर्स के बारे में, मुझे नहीं पता कि बैकएंड लेखक कुछ मामलों में matplotlib के समकक्ष लागू करना चाहते हैं या नहीं। लेकिन अगर वे नहीं करते हैं तो कोई समस्या नहीं लगती है, और वे फ़ंक्शन कुछ या सभी अन्य बैकएंड के लिए कुछ नहीं करते हैं। मैं विकल्प 2 के साथ भी ठीक हूं, लेकिन मुझे यह उतना साफ-सुथरा नहीं लगता।

लेकिन इस समस्या के कारण कि वे अब उपयोगकर्ताओं के लिए एक सुसंगत और सहज ज्ञान युक्त एपीआई और हमारे लिए एक अच्छा मॉड्यूलर कोड डिज़ाइन होने का अनुमान लगाते हैं।

वे पहले से ही कुछ हद तक DataFrame.plot के साथ असंगत हैं, हालांकि। नाम "विविध" का तात्पर्य है कि :) क्या एक स्वैपेबल बैकएंड होने से यह और भी खराब हो जाता है? इस हद तक कि यह उपयोगकर्ता कोड पर मंथन के लायक है? मुझे ऐसा नहीं लगता।

मुझे नहीं पता कि बैकएंड लेखक कुछ मामलों में matplotlib के समकक्ष लागू करना चाहते हैं या नहीं।

मुझे ऐसा नहीं लगता। उन कन्वर्टर्स का उद्देश्य पंडों की वस्तुओं के बारे में matplotlib को पढ़ाना है। बैकएंड को लागू करने वाले पुस्तकालयों में वह समस्या नहीं होगी, क्योंकि वे पहले से ही पांडा पर निर्भर हैं।

व्यक्तिगत रूप से मैं इसके बारे में मुख्य रूप से जटिलता के प्रबंधन के संदर्भ में सोचता हूं। एक मानक प्लॉटिंग एपीआई जो एक एपीआई के माध्यम से बैकएंड को सौंपी जाती है, को समझना और बनाए रखना आसान है। उपयोगकर्ताओं और अनुरक्षकों को केवल यह जानने की आवश्यकता है कि plot एक kind तर्क के साथ एक फ़ंक्शन है, और यह चयनित बैकएंड में निष्पादित किया जाएगा।

बैकएंड में विषम भूखंडों का एक सेट होने के अलावा, एक ही एपीआई का पालन न करने के अलावा, एक बैकएंड का उपयोग करें, लेकिन अन्य भूखंडों के लिए चयनित नहीं, बल्कि मैटप्लोटलिब एक, सभी IMHO के लिए बहुत अधिक जटिलता जोड़ता है।

और उन्हें स्थानांतरित करने की लागत मुझे छोटी लगती है, मेरा अनुमान है कि हमारे उपयोगकर्ताओं का एक बड़ा हिस्सा उन भूखंडों के बारे में भी नहीं जानता है। और जो करते हैं उसके लिए, वे सिर्फ एक अतिरिक्त conda पैकेज स्थापित और उपयोग करना होगा import pandas_plotting; pandas_plotting.andrews_curves(df) के बजाय pandas.plotting.andrews_curves(df) ।

मेरे लिए एक छोटी सी कीमत पर जीतने के लिए बहुत कुछ लगता है, लेकिन निश्चित रूप से यह सिर्फ एक राय है।

क्या हम दस्तावेज कर सकते हैं कि स्वैपेबल बैकएंड सिर्फ Series/DataFrame.plot के लिए है? यह एक बहुत ही सरल नियम की तरह लगता है।

एक हैक की तरह लगता है जो मेरे लिए अनावश्यक जटिलता जोड़ता है; मुझे नहीं लगता कि इसे दस्तावेज़ीकरण में समझाने से यह कम प्रति-सहज ज्ञान युक्त हो जाता है।

लेकिन वैसे भी, कोई बड़ी बात नहीं है। यदि यह पसंदीदा विकल्प है, तो मैं इसे इस तरह कार्यान्वित करूंगा, कम से कम कोड जटिलता में वृद्धि न्यूनतम है: #27432

अब इस पर अधिक बारीकी से देख रहे हैं: अगर मैं सही ढंग से समझता हूं, जिस तरह से प्लॉटिंग बैकएंड सेट किया जाएगा, वह उपयोग कर रहा है:

pd.set_option('plotting.backend', 'name_of_module')

तब मेरी समझ यह है कि यदि मैं निम्नलिखित कार्य करना चाहता हूँ:

pd.set_option('plotting.backend', 'altair')

तो मुझे https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/pandas/plotting/_core.py में सभी कार्यों को परिभाषित करने के लिए शीर्ष-स्तरीय अल्टेयर पैकेज की आवश्यकता होगी

अगर मैं सही ढंग से समझूं, तो इसका मतलब यह है कि मेरे लिए pd.set_option('plotting.backend', 'altair') को पांडा में अल्टेयर पैकेज को हार्ड-कोडिंग किए बिना सही तरीके से काम करने का कोई तरीका नहीं है जिस तरह से matplotlib वर्तमान में हार्ड-कोडेड है, क्या यह सही है?

https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/f1b9fc1fab93caa59aebcc738eed7813d9bd92ee/pandas/plotting/_core.py#L1550 -L1551

यदि ऐसा है, तो मैं उन तरीकों पर पुनर्विचार करने की दृढ़ता से सलाह दूंगा जिनके द्वारा यह एपीआई तीसरे पक्ष के पैकेजों में उजागर हुई है।

मेरा सुझाया गया समाधान एक एंट्रीपॉइंट-आधारित ढांचे को अपनाना होगा जो मुझे, उदाहरण के लिए, altair_pandas जैसा पैकेज बनाने देगा जो एपीआई को लागू करने के लिए altair एंट्रीपॉइंट पंजीकृत करता है। अन्यथा उपयोगकर्ता हमेशा के लिए भ्रमित रहेंगे कि pd.set_option('plotting.backend', 'altair') वह नहीं करता जिसकी वे अपेक्षा करते हैं।

माना। मुझे लगता है कि प्रवेश बिंदु जाने का रास्ता है। मैं कुछ प्रोटोटाइप करूँगा।

शुक्रवार, 19 जुलाई 2019 को दोपहर 1:16 बजे जेक वेंडरप्लास नोटिफिकेशन @github.com
लिखा था:

अब इस पर और करीब से देख रहे हैं: अगर मैं सही ढंग से समझूं, तो जिस तरह से
प्लॉटिंग बैकएंड सेट किया जाएगा उपयोग कर रहा है:

pd.set_option('plotting.backend', 'name_of_module')

तब मेरी समझ यह है कि यदि मैं निम्नलिखित कार्य करना चाहता हूँ:

pd.set_option('plotting.backend', 'altair')

तो मुझे सभी कार्यों को परिभाषित करने के लिए शीर्ष-स्तरीय अल्टेयर पैकेज की आवश्यकता होगी
में
https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/pandas/plotting/_core.py।
मैं इन सभी के साथ अल्टेयर के शीर्ष-स्तरीय नाम स्थान को प्रदूषित नहीं करना पसंद करूंगा
अतिरिक्त एपीआई। वास्तव में, मैं अल्टेयर के पांडा विस्तार के लिए पसंद करूंगा
एक अलग पैकेज में रहते हैं, इसलिए यह के रिलीज ताल से बंधा नहीं है
अल्टेयर ही।

अगर मैं सही ढंग से समझूं, तो इसका मतलब है कि मेरे लिए pd.set_option('plotting.backend',
'altair') पांडा में अल्टेयर पैकेज को हार्ड-कोडिंग किए बिना सही ढंग से काम करता है
जिस तरह से matplotlib वर्तमान में हार्ड-कोडेड है, क्या यह सही है?

यदि ऐसा है, तो मैं दृढ़ता से पुनर्विचार करने की सलाह दूंगा कि यह कैसे सक्षम है
तीसरे पक्ष के पैकेज। विशेष रूप से, प्रवेश बिंदु-आधारित ढांचे को अपनाना
मुझे altair_pandas जैसा पैकेज बनाने देगा जो altair को पंजीकृत करता है
प्रवेश बिंदु। अन्यथा उपयोगकर्ता हमेशा भ्रमित रहेंगे कि pd.set_option('plotting.backend',
'altair') वह नहीं करता जिसकी वे अपेक्षा करते हैं।

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपका उल्लेख किया गया था।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/26747?email_source=notifications&email_token=AAKAOITQM7HH5X4SZ4IAPS3QAIAIBA5CNFSM4HWIMEK2YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVREXG43VMVBW63#इश्यू :
या थ्रेड को म्यूट करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAKAOISFLHDGXLGQ3PUMNLDQAIAIBANCNFSM4HWIMEKQ
.

एक समय था जब आप जो कहते थे वह ज्यादातर सही होता था, लेकिन अब ऐसा नहीं है।

यदि आप pandas.options.plotting.backend = 'altair' , तो 0.25 में आपको केवल altair.plot() फ़ंक्शन की आवश्यकता होगी। कुछ बिंदु पर मैंने सोचा कि केवल plot बजाय फ़ंक्शन pandas_plot को कॉल करना बेहतर होगा, इसलिए यह बैकएंड में विशिष्ट था जिसमें अन्य चीजें थीं, लेकिन हमने अंततः परिवर्तन नहीं किया।

यदि अल्टेयर के शीर्ष स्तर में plot फ़ंक्शन बनाना एक समस्या है, तो हम भविष्य के संस्करण में इसका नाम बदल सकते हैं, या आपके पास altair.pandas.plot , लेकिन फिर उपयोगकर्ताओं को pandas.options.plotting.backend = 'altair.pandas' सेट करना होगा

उपयोगकर्ताओं द्वारा import altair करने के बाद आप निश्चित रूप से विकल्प को स्वयं बदल सकते हैं। और हम बैकएंड की रजिस्ट्री को लागू कर सकते हैं। लेकिन मुझे लगता है कि यह उपयोगकर्ताओं के लिए भ्रमित करने वाला होगा यदि वे pandas.options.plotting.backend = 'altair' और यह विफल हो जाता है, क्योंकि वे पहले import altair भूल गए थे।

एक आखिरी बात यह है कि हम संभवतः एक से अधिक पांडा बैकएंड को अल्टेयर (या किसी अन्य विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी) के लिए लागू कर सकते हैं। तो, मेरे लिए, बैकएंड का नाम altair नहीं है, यह जरूरी नहीं कि एक बुरी चीज है।

यहां एक प्रवेश-बिंदु आधारित कार्यान्वयन है

diff --git a/pandas/plotting/_core.py b/pandas/plotting/_core.py
index 0610780ed..c8ac12901 100644
--- a/pandas/plotting/_core.py
+++ b/pandas/plotting/_core.py
@@ -1532,8 +1532,10 @@ class PlotAccessor(PandasObject):

         return self(kind="hexbin", x=x, y=y, C=C, **kwargs)

+_backends = {}

-def _get_plot_backend(backend=None):
+
+def _get_plot_backend(backend="matplotlib"):
     """
     Return the plotting backend to use (e.g. `pandas.plotting._matplotlib`).

@@ -1546,7 +1548,14 @@ def _get_plot_backend(backend=None):
     The backend is imported lazily, as matplotlib is a soft dependency, and
     pandas can be used without it being installed.
     """
-    backend_str = backend or pandas.get_option("plotting.backend")
-    if backend_str == "matplotlib":
-        backend_str = "pandas.plotting._matplotlib"
-    return importlib.import_module(backend_str)
+    import pkg_resources  # slow import. Delay
+    if backend in _backends:
+        return _backends[backend]
+
+    for entry_point in pkg_resources.iter_entry_points("pandas_plotting_backends"):
+        _backends[entry_point.name] = entry_point.load()
+
+    try:
+        return _backends[backend]
+    except KeyError:
+        raise ValueError("No backend {}".format(backend))
diff --git a/setup.py b/setup.py
index 53e12da53..d2c6b18b8 100755
--- a/setup.py
+++ b/setup.py
@@ -830,5 +830,10 @@ setup(
             "hypothesis>=3.58",
         ]
     },
+    entry_points={
+        "pandas_plotting_backends": [
+            "matplotlib = pandas:plotting._matplotlib",
+        ],
+    },
     **setuptools_kwargs
 )

मुझे लगता है कि यह काफी अच्छा है। तृतीय पक्ष पैकेज कुछ इस तरह शामिल करने के लिए उनके setup.py (या pyproject.toml) को संशोधित करेंगे

entry_points={
    "pandas_plotting_backends": ["altair = pdvega._pandas_plotting_backend"]
}

मुझे यह पसंद है कि यह नामकरण और कार्यान्वयन के बीच तंग युग्मन को तोड़ता है।

मैंने प्रवेश बिंदुओं के साथ काम नहीं किया, क्या वे पायथन पर्यावरण की वैश्विक रजिस्ट्री की तरह हैं? उनके लिए नया होने के नाते मुझे यह विचार पसंद नहीं है, लेकिन मुझे लगता है कि ऐसा करने का यह एक उचित तरीका होगा।

मैं अभी भी दोनों विकल्प रखना चाहता हूं, इसलिए यदि उपयोगकर्ता pandas.options.plottting.backend = 'my_own_project.my_custom_small_backend' करता है तो यह काम करता है, और पैकेज बनाने और प्रवेश बिंदु सेट करने की आवश्यकता नहीं होती है।

मैंने प्रवेश बिंदुओं के साथ काम नहीं किया, क्या वे पायथन पर्यावरण की वैश्विक रजिस्ट्री की तरह हैं?

मैंने उनका उपयोग नहीं किया है, लेकिन मुझे लगता है कि यही विचार है। जो मैं समझता हूं, वे सेटपूल से हैं (लेकिन उनमें फ्लिट हुक जैसे पैकेज?) इसलिए वे मानक पुस्तकालय का हिस्सा नहीं हैं, लेकिन सेटप्टूल वही है जो हर कोई वैसे भी उपयोग करता है।

मैं अब भी दोनों विकल्प रखना चाहूँगा

import_module(backend_name) गिरना उचित लगता है।