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 guiones en un gráfico. El trazado de guiones en un gráfico se puede hacer usando el dash()
método del plotting
módulo.
plotting.figure.dash()
Sintaxis: guión (parámetros)
Parámetros:
- x : coordenadas x del centro de los marcadores de guión
- y : coordenadas y del centro de los marcadores de guiones
- tamaño: diámetro de los marcadores de guión, el valor predeterminado es 4
- ángulo: ángulo de rotación de los marcadores de guión, el valor predeterminado es 0
- angle_units : unidad del ángulo, por defecto es rad
- fill_alpha: llenar el valor alfa de los marcadores de guión
- fill_color : valor de color de relleno de los marcadores de guión
- 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 clase
GlyphRenderer
Ejemplo 1: En este ejemplo, utilizaremos los valores predeterminados para trazar el gráfico.
# 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 Dash Graph") # the points to be plotted x = [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] y = [25, 16, 9, 4, 1, 0, 1, 4, 9, 16, 25] # plotting the dashes graph.dash(x, y) # displaying the model show(graph)
Producción :
Ejemplo 2: en este ejemplo, trazaremos los guiones con líneas de puntos junto con otros parámetros.
# 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 Dash Graph") # name of the x-axis graph.xaxis.axis_label = "x-axis" # name of the y-axis graph.yaxis.axis_label = "y-axis" # the points to be plotted x = [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5] y = [25, 16, 9, 4, 1, 0, 1, 4, 9, 16, 25] # size of the dashes size = 20 # angle of the dashes angle = 10 # color of the line line_color = "red" # type of line line_dash = "dotted" # offset of line dash line_dash_offset = 1 # width of the dashes line_width = 10 # name of the legend legend_label = "Sample Dashes" # plotting the line graph for AAPL graph.dash(x, y, size = size, angle = angle, line_color = line_color, line_dash = line_dash, line_dash_offset = line_dash_offset, line_width = line_width, legend_label = legend_label) # plotting the dashes graph.dash(x, y) # displaying the model show(graph)
Producción :