👷 Build docs and check all links

* Fix links

.github/workflows/docs.yml

@@ -0,0 +1,23 @@
+name: docs
+
+on:
+  pull_request:
+  push:
+    branches: [main]
+
+jobs:
+  docs:
+    name: Build docs and check links
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+    - uses: actions/checkout@v4
+    - uses: pandoc/actions/setup@v1
+    - uses: ts-graphviz/setup-graphviz@v2
+    - uses: actions/setup-python@v5
+      with:
+        cache: pip
+        # Keep in sync with .readthedocs.yaml
+        python-version-file: .python-version
+    - run: python -m pip install -e ".[docs]"
+    - run: python -m sphinx -nb html docs/ docs/_build/html
+    - run: python -m sphinx -b linkcheck docs/ docs/_build/html

.python-version

@@ -0,0 +1 @@
+3.12

README.rst

@@ -100,7 +100,6 @@ Folge uns
 ---------
 
 * `GitHub <https://github.com/veit/pyviz-tutorial>`_
-* `Twitter <https://twitter.com/PyvizTutorial>`_
 * `Mastodon <https://mastodon.social/@PyViz>`_
 
 Pull-Requests

docs/bokeh/geographic-plots.ipynb

@@ -336,7 +336,7 @@
     "Es ist oft nützlich, Datensätze mit ihrem realen Kontext in Beziehung setzen zu können. Ihr könnt geografische Daten wie jede andere Art von Daten darstellen, z.B. für [Texas Unemployment example](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/examples/topics/geo/texas_hover_map.html), aber Bokeh bietet auch mehrere spezialisierte Mechanismen zum Zeichnen von Daten in geografischen Koordinaten:\n",
     "\n",
     "* [TileSource](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/topics/geo.html#tile-provider-maps), insbesondere WMTSTileSource: Ermöglicht die Überlagerung von Daten von beliebigen Karten-Tiles-Servern, einschließlich\n",
-    "[Stamen](http://maps.stamen.com), \n",
+    "[Stamen](https://maps.stamen.com), \n",
     "[OpenStreetMap](https://www.openstreetmap.org), \n",
     "[ESRI](https://www.esri.com/de-de/home), \n",
     "und benutzerdefinierte Server.\n",

docs/bokeh/index.rst

@@ -54,7 +54,7 @@ Optionale Erweiterungen
 
 Es gibt Erweiterungen für Bokeh für die folgenden Funktionen:
 
-`NodeJS <https://nodejs.org/de>`_
+`NodeJS <https://nodejs.org/en/>`_
     Notwendig zum Erweitern von Bokeh oder zum Definieren von
     ``CustomJS``-Implementierungen in CoffeeScript oder TypeScript
 `pandas <https://pandas.pydata.org/>`_

docs/bokeh/integration/datashader.ipynb

@@ -1447,9 +1447,7 @@
     "\n",
     "Ihr könnt auch problemlos andere Bokeh-Daten im selben Plot überlagern oder `map`-Tiles für geographische Daten im Web Mercator-Format in den Hintergrund setzen.\n",
     "\n",
-    "Datashader funktioniert ähnlich auch für line-Plots (z.B. Zeitreihen und Trajektorien). So können alle Datenpunkte verwendet werden, ohne selbst eine Unterteilung treffen zu müssen. Es kann auch Rasterdaten (z.B. Satellitenwetterdaten) verwenden, um es in einem angeforderten Grid zu rastern, das dann analysiert oder eingefärbt oder mit anderen Nicht-Rasterdaten kombiniert werden kann. Wenn ihr beispielsweise Höhenangaben in Rasterform und Einkommensdaten als einzelne Punkte habt, könnt ihr leicht alle Pixel zeichnen, bei denen das durchschnittliche Einkommen über einem bestimmten Schwellenwert liegt und die Höhe unter einem bestimmten Wert liegt. Dies wäre mit einem traditionellen Workflow nur sehr schwierig auszudrücken.\n",
-    "\n",
-    "Weitere Informationen findet ihr unter [anaconda.org/jbednar/notebooks](https://anaconda.org/jbednar/notebooks)."
+    "Datashader funktioniert ähnlich auch für line-Plots (z.B. Zeitreihen und Trajektorien). So können alle Datenpunkte verwendet werden, ohne selbst eine Unterteilung treffen zu müssen. Es kann auch Rasterdaten (z.B. Satellitenwetterdaten) verwenden, um es in einem angeforderten Grid zu rastern, das dann analysiert oder eingefärbt oder mit anderen Nicht-Rasterdaten kombiniert werden kann. Wenn ihr beispielsweise Höhenangaben in Rasterform und Einkommensdaten als einzelne Punkte habt, könnt ihr leicht alle Pixel zeichnen, bei denen das durchschnittliche Einkommen über einem bestimmten Schwellenwert liegt und die Höhe unter einem bestimmten Wert liegt. Dies wäre mit einem traditionellen Workflow nur sehr schwierig auszudrücken.\n"
    ]
   }
  ],

docs/bokeh/integration/holoviews/geoviews.ipynb

@@ -37,7 +37,7 @@
    "source": [
     "### xarray-Beispiel\n",
     "\n",
-    "Für das folgende Beispiel benötigen wir ebenfalls noch [xarray](http://xarray.pydata.org/en/stable/). Es kann mit Spack installiert werden mit:\n",
+    "Für das folgende Beispiel benötigen wir ebenfalls noch [xarray](https://docs.xarray.dev/en/stable/). Es kann mit Spack installiert werden mit:\n",
     "\n",
     "``` bash\n",
     "$ spack install py-xarray\n",

docs/bokeh/integration/holoviews/hvplot/examples.ipynb

@@ -2495,15 +2495,15 @@
     "* [bar()](#bar()) zeichnet ein Flächendiagramm ähnlich einem Liniendiagramm, außer dass der Bereich unter der Kurve gefüllt und optional gestapelt wird\n",
     "* [bivariate()](#bivariate()) zeichnet ein Flächendiagramm ähnlich einem Liniendiagramm, außer dass der Bereich unter der Kurve gefüllt und optional gestapelt wird\n",
     "* [box()](#box()) zeichnet ein [Box-Whisker-Diagramm](https://de.wikipedia.org/wiki/Box-Plot), in dem die Verteilung einer oder mehrerer Variablen verglichen wird\n",
-    "* [heatmap()](#heatma()p) zeichnet Hex-Bins\n",
-    "* [hexbins()](#hexbins()) zeichnet die Verteilung eines oder mehrerer Histogramme als Satz von Containern\n",
-    "* [histogram()](#histogram()) zeichnet die Kernel-Dichteschätzung einer oder mehrerer Variablen\n",
+    "* `heatmap()`zeichnet Hex-Bins\n",
+    "* `hexbins()` zeichnet die Verteilung eines oder mehrerer Histogramme als Satz von Containern\n",
+    "* `histogram()` zeichnet die Kernel-Dichteschätzung einer oder mehrerer Variablen\n",
     "* [kde()](#kde(),-density()) zeichnet die Kernel-Dichteschätzung einer oder mehrerer Variablen\n",
-    "* [line()](#line()) zeichnet ein Liniendiagramm (z.B. für eine Zeitreihe)\n",
+    "* `line()` zeichnet ein Liniendiagramm (z.B. für eine Zeitreihe)\n",
     "* [step()](#step()) zeichnet ein Schrittdiagramm, das einem Liniendiagramm ähnelt\n",
     "* [scatter()](#scatter()) zeichnet ein Streudiagramm, in dem zwei Variablen verglichen werden \n",
     "* [table()](#table()) erzeugt eine SlickGrid-Datentabelle\n",
-    "* [violin()](#violin()) zeichnet ein Violinen-Diagramm, in dem die Verteilung einer oder mehrerer Variablen mithilfe der Kernel-Dichteschätzung verglichen wird"
+    "* `violin()` zeichnet ein Violinen-Diagramm, in dem die Verteilung einer oder mehrerer Variablen mithilfe der Kernel-Dichteschätzung verglichen wird"
    ]
   },
   {

docs/bokeh/integration/index.rst

@@ -2,7 +2,7 @@ Bokeh-Integration
 =================
 
 Bokeh spielt auch mit anderen Visualisierungsbibliotheken wie `Vaex
-<https://github.com/vaexio/vaex>`_, `HoloViews <http://holoviews.org/>`_
+<https://github.com/vaexio/vaex>`_, `HoloViews <https://holoviews.org>`_
 oder `Datashader <datashader.ipynb>`_ zusammen.
 
 .. toctree::

docs/bokeh/styling-theming.ipynb

@@ -1072,7 +1072,7 @@
     "\n",
     "Rastereigenschaften in Bokeh haben zwei mögliche Präfixe:\n",
     "\n",
-    "* `grid`-Eigenschaften (also [line properties](http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/styling.html#line-properties)) steuern die *Gitternetzlinien*\n",
+    "* `grid`-Eigenschaften (also [line properties](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/styling/visuals.html#ug-styling-line-properties)) steuern die *Gitternetzlinien*\n",
     "* `band`-Eigenschaften (also [fill properties](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/styling/visuals.html#ug-styling-fill-properties)) steuern die Streifen zwischen den Gitterlinien\n",
     "\n",
     "Im ersten ersten Beispiel deaktivieren wir die vertikalen Gitterlinien (indem wir die Linienfarbe auf `None`) und das horizontale Gitter hell und gestrichelt setzen."

docs/conf.py

@@ -138,12 +138,19 @@
     "jupyter-tutorial": ("https://jupyter-tutorial.readthedocs.io/de/latest/", None),
     "python4datascience": ("https://python4data.science/de/latest/", None),
     "cusy-design": ("https://www.cusy.design/de/latest/", None),
-    "bokeh": ("https://docs.bokeh.org/en/latest/", None),
+    "bokeh": ("https://docs.bokeh.org/en/latest", None),
     "pandas": ("https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/", None),
 }
 
+linkcheck_ignore = [
+    r"https://maps.stamen.com",
+    # Anchor not found
+    r"https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/styling/visuals.html*",
+]
+
 linkcheck_allowed_redirects = {
     r"https://results\.pre-commit\.ci/latest/github/veit/pyviz-tutorial/main": r"https://results\.pre-commit\.ci/run/github/*",
+    r"https://github.com/veit/pyviz-tutorial/fork": r"https://github.com/login?.*",
 }
 
 

docs/d3js/bqplot/index.rst

@@ -10,7 +10,7 @@ Graphics (Statistics and Computing)
 
 .. seealso::
 
-   * `Docs <https://bqplot.readthedocs.io/>`_
+   * `Docs <https://bqplot.readthedocs.io/en/latest/>`_
    * `GitHub <https://github.com/bqplot/bqplot>`_
    * `Gallery <https://bqplot.github.io/bqplot-gallery/>`_
 

docs/matplotlib/cartopy/install.rst

@@ -19,7 +19,7 @@ Cartopy-Installation
 
    Zusätzlich werden folgende Pakete mitinstalliert:
 
-   * `gdal <https://gdal.org/>`_
+   * `gdal <https://gdal.org/en/latest/>`_
    * :doc:`/matplotlib/index`
    * `OWSLib <https://geopython.github.io/OWSLib/>`_
    * `Pillow <https://pillow.readthedocs.io/en/stable/>`_

docs/matplotlib/graph-tool.ipynb

@@ -100,7 +100,7 @@
    "id": "f12cc83e",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "Ein Graph kann mit der Methode [set_directed()](https://graph-tool.skewed.de/static/doc/graph_tool.html#graph_tool.Graph.set_directed) jederzeit von gerichtet auf ungerichtet umgestellt werden. Dabei kann die Richtung des Graphen mit der Methode [is_directed()](https://graph-tool.skewed.de/static/doc/graph_tool.html#graph_tool.Graph.is_directed) abgefragt werden:"
+    "Ein Graph kann mit der Methode [set_directed()](https://graph-tool.skewed.de/static/doc/autosummary/graph_tool.Graph.html#graph_tool.Graph.set_directed) jederzeit von gerichtet auf ungerichtet umgestellt werden. Dabei kann die Richtung des Graphen mit der Methode [is_directed()](https://graph-tool.skewed.de/static/doc/autosummary/graph_tool.Graph.html#graph_tool.Graph.is_directed) abgefragt werden:"
    ]
   },
   {
@@ -120,7 +120,7 @@
    "id": "ea48046c",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "Sobald ein Graph erstellt ist, kann er mit Knoten und Kanten gefüllt werden. Ein Knoten kann mit der Methode [add_vertex()](https://graph-tool.skewed.de/static/doc/graph_tool.html#graph_tool.Graph.add_vertex) hinzugefügt werden, die eine Instanz einer [Vertex](https://graph-tool.skewed.de/static/doc/graph_tool.html#graph_tool.Vertex)-Klasse, auch *vertex descriptor* genannt, zurückgibt. Der folgende Code erstellt beispielsweise zwei Knoten und gibt *vertex descriptors* zurück, die in den Variablen `v1` und `v2` gespeichert sind:"
+    "Sobald ein Graph erstellt ist, kann er mit Knoten und Kanten gefüllt werden. Ein Knoten kann mit der Methode [add_vertex()](https://graph-tool.skewed.de/static/doc/autosummary/graph_tool.Graph.html#graph_tool.Graph.add_vertex) hinzugefügt werden, die eine Instanz einer [Vertex](https://graph-tool.skewed.de/static/doc/autosummary/graph_tool.Vertex.html)-Klasse, auch *vertex descriptor* genannt, zurückgibt. Der folgende Code erstellt beispielsweise zwei Knoten und gibt *vertex descriptors* zurück, die in den Variablen `v1` und `v2` gespeichert sind:"
    ]
   },
   {

docs/matplotlib/graphviz/libs-tools.rst

@@ -10,7 +10,7 @@ Python-Bibliotheken
     Python-Schnittstelle zu Graphviz ähnlich wie :doc:`../networkx`
 `GvGen <https://github.com/stricaud/gvgen>`_
     Python-Klasse zur Erzeugung von Dot-Dateien
-`pytm <https://github.com/izar/pytm/>`_
+`pytm <https://github.com/OWASP/pytm>`_
     Framework für die Modellierung von Buffer Overflows, SQL Injections, CSRF
     :abbr:`etc. (et cetera)`
 :doc:`../graph-tool`

docs/matplotlib/plotnine/examples.ipynb

@@ -80,7 +80,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "[plotnine.mapping.aes](https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/generated/plotnine.mapping.aes.html) erstellt ästhetische Zuordnungen mit *Meilen je Gallone* `mpg` auf der y-Achse und *Gewicht der Autos* `wt` auf der x-Achse. [plotnine.geoms.geom_point](https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/generated/plotnine.geoms.geom_point.html) erstellt dann ein Streudiagramm."
+    "[plotnine.aes](https://plotnine.org/reference/aes.html) erstellt ästhetische Zuordnungen mit *Meilen je Gallone* `mpg` auf der y-Achse und *Gewicht der Autos* `wt` auf der x-Achse. [plotnine.geom_point](https://plotnine.org/reference/geom_point.html) erstellt dann ein Streudiagramm."
    ]
   },
   {
@@ -134,7 +134,7 @@
    "source": [
     "4. Geglättetes lineares Modell mit Konfidenzintervallen\n",
     "\n",
-    "   Mit [plotnine.stats.stat_smooth](https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/generated/plotnine.stats.stat_smooth.html?highlight=stat_smooth) lassen sich geglättete  bedingte Mittelwerte berechnen, wobei `lm` ein lineares Modell zugrunde liegt: "
+    "   Mit [plotnine.stat_smooth](https://plotnine.org/reference/stat_smooth.html) lassen sich geglättete  bedingte Mittelwerte berechnen, wobei `lm` ein lineares Modell zugrunde liegt: "
    ]
   },
   {
@@ -182,7 +182,7 @@
    "source": [
     "5. Darstellung in separierten Feldern\n",
     "\n",
-    "   Mit [plotnine.facets.facet_wrap](https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/generated/plotnine.facets.facet_wrap.html) lassen sich die Felder trennen."
+    "   Mit [plotnine.facet_wrap](https://plotnine.org/reference/facet_wrap.html) lassen sich die Felder trennen."
    ]
   },
   {

docs/matplotlib/plotnine/index.rst

@@ -1,14 +1,14 @@
 plotnine
 ========
 
-`plotnine <https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/>`_ implementiert `The
-Grammar of Graphics <https://link.springer.com/book/10.1007/0-387-28695-0>`_ in
-Python basierend auf `ggplot2 <https://ggplot2.tidyverse.org/>`_. Die Grammatik
-erlaubt die einfache Beschreibung auch von komplexen Grafiken.
+`plotnine <https://plotnine.org>`_ implementiert `The Grammar of Graphics
+<https://link.springer.com/book/10.1007/0-387-28695-0>`_ in Python basierend auf
+`ggplot2 <https://ggplot2.tidyverse.org>`_. Die Grammatik erlaubt die einfache
+Beschreibung auch von komplexen Grafiken.
 
 .. seealso::
 
-   `plotnine documentation <https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/>`_
+   `plotnine documentation <https://plotnine.org>`_
         API-Referenz, Gallerie, Tutorials etc.
    `ggplot2 documentation <https://ggplot2.tidyverse.org/reference/index.html>`_
         plotnine verwendet eine ähnliche API und Pipeline wie ggplt2