función bokeh.plotting.figure.step() en Python

Bokeh es una biblioteca de visualización de datos en Python que proporciona gráficos y diagramas interactivos de alto rendimiento y la salida se puede obtener en varios medios, como notebook, html y servidor. La clase de figura crea una nueva figura para trazar. Es una subclase de Plot que simplifica la creación de gráficos con ejes, cuadrículas, herramientas, etc. predeterminados.

Función bokeh.plotting.figure.step()

La función step() en el módulo de trazado de la biblioteca bokeh se usa para configurar y agregar glifos de pasos a esta figura.

Sintaxis: paso(x, y, *, line_alpha=1.0, line_cap=’butt’, line_color=’black’, line_dash=[], line_dash_offset=0, line_join=’bevel’, line_width=1, mode=’before’ , nombre=Ninguno, etiquetas=[], **kwargs)

Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación:

• x: este parámetro son las coordenadas x de los pasos.
• y: este parámetro son las coordenadas y de los pasos.
• line_alpha: este parámetro son los valores alfa de línea para los pasos con un valor predeterminado de 1.0.
• line_cap: este parámetro son los valores de límite de línea para los pasos con el valor predeterminado de extremo.
• line_color: este parámetro son los valores de color de línea para los pasos con el valor predeterminado de negro.
• line_dash: este parámetro son los valores de línea y guión para los pasos con el valor predeterminado de [].
• line_dash_offset: este parámetro son los valores de desplazamiento de línea y guión para los pasos con el valor predeterminado de 0.
• line_join: este parámetro son los valores de unión de línea para los pasos con el valor predeterminado de bisel.
• line_width: este parámetro son los valores de ancho de línea para los pasos con el valor predeterminado de 1.
• modo: Este parámetro puede ser uno de tres valores: [“antes”, “después”, “centro”].
• nombre: este parámetro es el nombre proporcionado por el usuario para este modelo.
• etiquetas: este parámetro son los valores proporcionados por el usuario para este modelo.

Otros parámetros: Estos parámetros son **kwargs que se describen a continuación:

• alfa: este parámetro se utiliza para establecer todos los argumentos de palabras clave alfa a la vez.
• color: este parámetro se utiliza para establecer todos los argumentos de palabra clave de color a la vez.
• legend_field: este parámetro es el nombre de una columna en la fuente de datos que debe usarse o la agrupación.
• legend_group: este parámetro es el nombre de una columna en la fuente de datos que debe usarse o la agrupación.
• legend_label: este parámetro es la entrada de la leyenda etiquetada exactamente con el texto proporcionado aquí.
• silenciado: este parámetro contiene el valor bool.
• nombre: este parámetro es el nombre opcional proporcionado por el usuario para adjuntar al renderizador.
• fuente: este parámetro es la fuente de datos proporcionada por el usuario.
• vista: este parámetro es la vista para filtrar la fuente de datos.
• visible: este parámetro contiene el valor bool.
• x_range_name: este parámetro es el nombre de un rango adicional que se utilizará para mapear las coordenadas x.
• y_range_name: este parámetro es el nombre de un rango adicional que se utilizará para mapear las coordenadas y.
• nivel: este parámetro especifica el orden de nivel de representación para este glifo.

Devolución: este método devuelve el valor de GlyphRenderer.

Los siguientes ejemplos ilustran la función bokeh.plotting.figure.step() en bokeh.plotting:
Ejemplo 1:

# Implementation of bokeh function
  
import numpy as np 
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
  
x = np.arange(16) 
y = np.sin(x / 3)
  
plot = figure(plot_width = 300, plot_height = 300)
  
plot.step(x = x, y = y + 2,
          color ='green')
plot.line(x, y + 2, color ='black',
          line_alpha = 0.3,
          line_dash = "dashed")
  
show(plot)

Producción:

Ejemplo 2:

# Implementation of bokeh function
   
import numpy as np 
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
   
x = np.arange(16) 
y = np.sin(x / 3)
   
plot = figure(plot_width=300, 
              plot_height=300)
   
plot.step(x=x, y=y+2, color ='blue', 
          legend_label = 'pre')
plot.line(x, y+2,color ='black', 
          line_alpha = 0.3 ,
          line_dash = "dashed")
   
plot.step(x=x, y=y+1, color ='orange', 
          legend_label = 'mid')
plot.line(x, y+1, color ='black', 
          line_alpha = 0.3 ,
          line_dash = "dashed")
   
plot.step(x=x, y=y, color ='green', 
          legend_label = 'post')
plot.line(x, y, color ='black', 
          line_alpha = 0.3 ,
          line_dash = "dashed")
   
show(plot)

Producción: