Python Bokeh–在图形上绘制点
Bokeh 是一个 Python 交互式数据可视化工具。它使用 HTML 和 JavaScript 来渲染它的图。它以现代网络浏览器为呈现目标，提供优雅、简洁的新颖图形结构和高性能交互性。
Bokeh 可用于在图表上绘制点。可以使用plotting模块的dot()方法在图形上绘制点。
标绘.图.点()
语法:点(参数)
参数:
- x : 点标记中心的 x 坐标
- y : 点标记中心的 y 坐标
- 尺寸:点标记的直径，默认为 4
- 角度:点标记的旋转角度，默认为 0
- 角度 _ 单位:角度的单位，默认为弧度
- 填充α:点标记的填充α值
- 填充颜色:点标记的填充颜色值
- line _ alpha:line alpha 的百分比值，默认为 1
- 线帽:线的线帽值，默认为对接
- 线条 _ 颜色:线条的颜色，默认为黑色
line_dash : value of line dash such as :
- 固体
- 虚线
- 有点的
- dotdash！dotdash！dotdash
- 达什特
默认为实心
线划偏移量:线划偏移量的值，默认为 0
- 线连接:线连接的值，默认为斜角
- 线宽:线宽值，默认为 1
- 名称:用户提供的型号名称
- 标签:用户为模型提供的值
其他参数:
- alpha : 一次性设置所有 alpha 关键字参数
- 颜色:一次性设置所有颜色关键字参数
- legend_field : 数据源中应使用的列的名称
- legend_group : 数据源中应使用的列的名称
- 图例 _ 标签:标记图例条目
- 静音:确定字形是否应该渲染为静音，默认为假
- 名称:附加到渲染器的可选用户提供的名称
- 来源:用户提供的数据源
- 视图:用于过滤数据源的视图
- 可见:决定是否渲染字形，默认为真
- x_range_name : 用于映射 x 坐标的额外范围的名称
- y_range_name : 用于映射 y 坐标的额外范围的名称
- 等级:指定此字形的渲染等级顺序
返回:类的一个对象
GlyphRenderer
示例 1 : 在本例中，我们将使用默认值绘制图表。我们提供了大小属性来使字形可见。
# importing the modules
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# file to save the model
output_file("gfg.html")
# instantiating the figure object
graph = figure(title = "Bokeh Dot Graph")
# the points to be plotted
x = [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [i ** 2 for i in x]
# plotting the graph
graph.dot(x, y, size = 25)
# displaying the model
show(graph)
输出:
示例 2 : 在本例中，我们将使用random()函数生成点，并传递一些参数。
# importing the modules
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import random
# file to save the model
output_file("gfg.html")
# instantiating the figure object
graph = figure(title = "Bokeh Dot Graph")
# name of the x-axis
graph.xaxis.axis_label = "x-axis"
# name of the y-axis
graph.yaxis.axis_label = "y-axis"
# generating the points to be plotted
x = []
y = []
for i in range(100):
x.append(i)
for i in range(100):
y.append(random.random())
# size of the points
size = [i * 40 for i in y]
# fill color value
fill_color = "yellow"
# name of the legend
legend_label = "Sample Dots"
# plotting the graph
graph.dot(x, y,
size = size,
fill_color = fill_color,
legend_label = legend_label)
# displaying the model
show(graph)
输出:
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