オプションしたい（.opts）

 1bars = data.hvplot.bar(...)
 2errors = data.hvplot.errorbars(...)
 3markers = data.hvplot.scatter(...)
 4
 5# 棒グラフ（orヒストグラム）にエラーバーとデータ点を重ね書き
 6charts = (bars * errors * markers)
 7
 8charts.opts(
 9    width=800,
10    height=400,
11    padding=0.1,
12    show_grid=True,
13    title="グラフのタイトル",
14    xlabel="X軸のタイトル",
15    ylabel="Y軸のタイトル",
16)

.optsでグラフのオプションを設定できます。 グラフエリアのサイズ（width / height）や、 余白（padding）、グリッド表示（show_grid）などを一括設定できます。

グラフ全体のタイトル（title）や X軸（xlabel）、 Y軸（ylabel） のタイトルも設定できます。

注釈

.optsの正確なメソッド名はholoviews.core.options.Optionable.opts()です。 hvplotはHoloViewsのラッパーライブラリとなっているため、どのグラフオブジェクトでも.opts()が利用できます。

オプションを確認したい

1import hv
2hv.help(charts)

サイズを変更したい

1charts.opts(
2    width=800,    # グラフの幅
3    height=400,   # グラフの高さ
4    padding=0.1,  # 余白
5    margin=10,    # 余白
6    aspect="equal"    # アスペクト比
7)

タイトルしたい

1charts.opts(
2    title="グラフのタイトル",
3    xlabel="X軸のタイトル",
4    ylabel="X軸のタイトル",
5    title_format="{label}"
6    fontsize=12,
7    fontfamily="sans-serif",
8)

1charts.opts(
2    fontsize={"title": 18, "labels": 12, "ticks": 10, "legend": 11},
3)

軸したい

 1charts.opts(
 2    show_grid=True,  # 主グリッドを表示
 3    grid_line_alpha=0.8,  # 主グリッドの透明度
 4    minor_xticks=5,  # X軸の補助目盛り
 5    minor_yticks=5,  # Y軸の補助目盛り
 6    minor_grid_line_alpha=0.3,  # 補助グリッドの透明度
 7    xrotation=45,    # X軸ラベルの回転角度
 8    yrotation=0,     # Y軸ラベルの回転角度
 9    xlim=(0, 100),   # X軸の範囲
10    ylim=(0, 50),   # Y軸の範囲
11    logx=False,    # X軸の対数スケール
12    logy=False,    # Y軸の対数スケール
13)

凡例したい

1charts.opts(
2    show_legent=True,         # 凡例を表示する
3    legend_position="right",  # 表示位置
4    legend_offset=(10, 10)    # 表示のオフセット
5)

ツールバーしたい

1charts.opts(
2    tools=["hover", "pan", "wheel_zoom"],
3    toolbar="above",
4    active_tools=["pan"]
5)

色したい

1charts.opts(
2    color="blue",      # 基本色
3    cmap="viridis",    # カラーマップ
4    alpha=0.8,         # 透明度
5    line_width=2,      # 線の太さ
6    line_color="red",  # 線の色
7    fill_color="lightblue",  # 塗りつぶし色
8)

カラーマップしたい

1# 色名
2charts.opts(cmap=["red", "blue", "green"])
3
4# HEX値
5charts.opts(cmap=["#FF0000", "#0000FF", "#00FF00"])
6
7# RGB値
8charts.opts(cmap=[(1,0,0), (0,0,1), (0,1,0)])

cmapオプションに色名のリストを指定してカスタマイズできます。 色は色名、HEX値、RGB値を利用できます。

1import matplotlib.pyplot as plt
2print(plt.colormaps())

HoloViewsはmatplotlibのカラーマップをサポートしています。 plt.colormapsで全カラーマップを確認できます。

プリセット値として、 単色系（Blues、Greens、Reds、Purples、Oranges、Greys）、 多色系（viridis、plasma、inferno、magma、cividis）、 発散値向き（RdBu、RdYlBu、RdYlGn、Spectral、coolwarm、seismic）、 カテゴリ向き（Set1、Set2、Pastel1、Dark2、tab10、tab20） などがあります。

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