使用Python hvplot Explorer超10000点折线图异常，能否配置阈值？

问题描述 #

使用Python hvplot Explorer绘制折线图时，当数据点数量超过10000个，会出现异常的折线图效果。请问这是否为bug？能否配置该阈值？

代码示例 #

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

N=1001
Range = 10
DF = []
for n in range(Range):
    x = np.linspace(0.0, 6.4, num=N)
    y = np.sin(x) + n/10
    df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
    df['#'] = n 
    DF.append(df)

DF = pd.concat(DF)
print(f'param number= {N*Range}')
DF.hvplot.explorer(x='x', y='y', by = ['#'], kind='line')

效果对比 #

• 数据点数量小于10000时的折线图：
  

• 数据点数量大于10000时的折线图：
  

这是不是Bug？ #

不是Bug，这是hvplot底层依赖的Holoviews库的自动下采样机制导致的。为了避免大量数据点渲染时出现性能瓶颈，Holoviews默认会对超过10000个的数据点进行下采样处理，从而导致折线图出现失真、阶梯状的异常效果。

如何配置阈值或禁用采样？ #

可以通过以下几种方式调整或关闭这个采样逻辑：

1. 全局修改采样阈值 #

在代码开头添加Holoviews的配置，将采样阈值设置为你需要的数值（例如20000）：

import holoviews as hv
# 设置折线图的采样阈值为20000
hv.opts.defaults(hv.opts.Line(sampling=20000))

2. 单个绘图任务单独设置 #

在调用hvplot.explorer时，通过opts参数指定当前折线图的采样参数：

DF.hvplot.explorer(
    x='x', y='y', by=['#'], kind='line',
    opts={'Line': {'sampling': 20000}}  # 针对当前图表设置阈值
)

3. 完全禁用下采样 #

如果需要完整展示所有数据点，直接将sampling参数设置为None即可：

# 全局禁用所有折线图的下采样
import holoviews as hv
hv.opts.defaults(hv.opts.Line(sampling=None))

# 或者仅针对当前绘图禁用
DF.hvplot.explorer(
    x='x', y='y', by=['#'], kind='line',
    opts={'Line': {'sampling': None}}
)

补充说明 #

自动下采样是Holoviews的默认性能优化策略，目的是在数据量较大时平衡渲染速度和图表可读性。如果你的硬件性能充足，或者需要精确展示每一个数据点，调整或禁用该参数即可解决问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1889297