Python Bokeh – Trazado de puntos en un gráfico

Bokeh es una visualización de datos interactiva de Python. Representa sus tramas usando HTML y JavaScript. Se dirige a los navegadores web modernos para presentaciones que proporcionan una construcción elegante y concisa de gráficos novedosos con interactividad de alto rendimiento.

Bokeh se puede utilizar para trazar puntos en un gráfico. El trazado de puntos en un gráfico se puede hacer usando el dot()método del plottingmódulo.

plotting.figure.dot()

Sintaxis: punto (parámetros)

Parámetros:

• x : coordenadas x del centro de los marcadores de puntos
• y : coordenadas y del centro de los marcadores de puntos
• tamaño: diámetro de los marcadores de puntos, el valor predeterminado es 4
• ángulo: ángulo de rotación de los marcadores de puntos, el valor predeterminado es 0
• angle_units : unidad del ángulo, por defecto es rad
• fill_alpha: llenar el valor alfa de los marcadores de puntos
• fill_color : valor de color de relleno de los marcadores de puntos
• line_alpha: valor porcentual de la línea alfa, el valor predeterminado es 1
• line_cap: valor del límite de línea para la línea, el valor predeterminado es trasero
• line_color: color de la línea, por defecto es negro
• line_dash: valor del guión de línea como:
  • sólido
  • punteado
  • punteado
  • punto guión
  • guion punto

  el valor predeterminado es sólido

• line_dash_offset: valor del desplazamiento del guión de línea, el valor predeterminado es 0
• line_join: valor de unión de línea, predeterminado en bisel
• line_width : valor del ancho de la línea, por defecto es 1
• name : nombre proporcionado por el usuario para el modelo
• etiquetas: valores proporcionados por el usuario para el modelo

Otros parámetros:

• alfa: establece todos los argumentos de palabras clave alfa a la vez
• color: establece todos los argumentos de palabras clave de color a la vez
• legend_field: nombre de una columna en la fuente de datos que debe usarse
• legend_group: nombre de una columna en la fuente de datos que debe usarse
• legend_label : etiqueta la entrada de la leyenda
• silenciado: determina si el glifo debe mostrarse como silenciado o no; el valor predeterminado es Falso
• nombre: nombre opcional proporcionado por el usuario para adjuntar al renderizador
• fuente: fuente de datos proporcionada por el usuario
• vista: vista para filtrar la fuente de datos
• visible : determina si el glifo debe representarse o no, el valor predeterminado es Verdadero
• x_range_name: nombre de un rango adicional para usar para mapear coordenadas x
• y_range_name: nombre de un rango adicional para usar para mapear coordenadas y
• level : especifica el orden de nivel de representación para este glifo

Devoluciones: un objeto de claseGlyphRenderer

Ejemplo 1: En este ejemplo, utilizaremos los valores predeterminados para trazar el gráfico. Hemos proporcionado el atributo de tamaño para que el glifo sea visible.

# 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)

Producción :

Ejemplo 2: En este ejemplo, generaremos los puntos usando la random()función y pasaremos algunos parámetros.

# 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)

Producción :