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.circle_x()
La función circle_x() en el módulo de trazado de la biblioteca bokeh se usa para configurar y agregar glifos circle_x a esta figura.
Sintaxis: circle_x(x, y, size=4, angle=0.0, *, angle_units=’rad’, fill_alpha=1.0, fill_color=’gray’, line_alpha=1.0, line_cap=’butt’, line_color=’black’, line_dash=[], line_dash_offset=0, line_join=’bisel’, line_width=1, nombre=Ninguno, etiquetas=[], **kwargs)
Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación:
- x: Este parámetro son las coordenadas x para el centro de los marcadores.
- y: Este parámetro son las coordenadas y para el centro de los marcadores.
- tamaño: Este parámetro son los valores de tamaño (diámetro) para los marcadores en unidades de espacio de pantalla.
- ángulo: Este parámetro son los ángulos para rotar los marcadores.
- fill_alpha: este parámetro son los valores alfa de relleno para los marcadores.
- fill_color: este parámetro son los valores de color de relleno para los marcadores.
- line_alpha: este parámetro son los valores alfa de línea para los marcadores con un valor predeterminado de 1.0.
- line_cap: este parámetro son los valores de límite de línea para los marcadores con el valor predeterminado de extremo.
- line_color: este parámetro son los valores de color de línea para los marcadores con el valor predeterminado de negro.
- line_dash: este parámetro son los valores de línea y guión para los marcadores con el valor predeterminado de [].
- line_dash_offset: este parámetro son los valores de desplazamiento de línea y guión para los marcadores con el valor predeterminado de 0.
- line_join: este parámetro son los valores de unión de línea para los marcadores con el valor predeterminado de bisel.
- line_width: este parámetro son los valores de ancho de línea para los marcadores 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.
Retorno: este método devuelve el valor de GlyphRenderer.
Los siguientes ejemplos ilustran la función bokeh.plotting.figure.circle_x() en bokeh.plotting:
Ejemplo 1:
# Implementation of bokeh function import numpy as np from bokeh.plotting import figure, output_file, show plot = figure(plot_width = 300, plot_height = 300) plot.circle_x(x = [1, 2, 3], y = [3, 7, 5], size = 20, color ="green", alpha = 0.6) show(plot)
Producción:
Ejemplo 2:
# Implementation of bokeh function import numpy as np from bokeh.plotting import figure, output_file, show x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 8, 7, 3] output_file("geeksforgeeks.html") p = figure(plot_width = 300, plot_height = 300) # add both a line and circles on the same plot p.line(x, y, line_width = 2) p.circle_x(x, y, fill_color ="red", line_color ="green", size = 8) show(p)
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por SHUBHAMSINGH10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA