10 2023 档案
摘要：初学Bokeh：设置坐标轴外观【17】跬步 自定义坐标轴外观的选项包括： 为坐标轴设置标签； 为坐标轴显示的数字设计样式； 为坐标轴本身定义颜色和其他布局属性； 例如： from bokeh.plotting import figure, show # prepare some data # 定义显
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摘要：学习Bokeh：使用自适应绘图大小【16】跬步 在绘图的过程中，如果要使绘图自动适应浏览器或屏幕大小，可以使用属性：sizing_mode from bokeh.plotting import figure, show # prepare some data # 定义显示数据 x = [1, 2,
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摘要：初学Bokeh：调整绘图大小【15】跬步 Bokeh 中的绘图对象具有多种属性，这些属性会影响绘图的外观。 调用 figure() 函数时使用 width 和 height 属性就可以设置绘图的大小： from bokeh.plotting import figure, show # prepare
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摘要：初学Bokeh：使用主题【14】跬步 主题是一组预定义的参数打包集合，如颜色、字体或线条样式。使用 Bokeh 的主题，可以快速、方便地更改绘图的外观要素。 Bokeh 包含五种内置主题：caliber、dark_minimal、light_minimal、night_sky 和 contrast。
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摘要：初学Bokeh：使用注释【13】跬步 注释也是一种绘图中的可视化元素，为绘图添加注释可使绘图更易理解。 例如，方框注释就是一种常用的注释方式。我们可以利用方框注释来突出显示绘图的某些区域。要在绘图中添加方框注释，首先需要从 bokeh.models 中导入 BoxAnnotation 类： from
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摘要：初学Bokeh：自定义标题【12】跬步 大多数绘图都包含标题(headline)。可以通过向 figure() 函数传递标题参数来为图像添加标题： p = figure(title="Headline example") 标题文本有多种样式，示例如下: from bokeh.plotting imp
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摘要：初学Bokeh：添加&修改图例的样式 【11】跬步 如果在调用渲染器函数时包含了legend_label属性，Bokeh会自动将一个图例添加到绘图中。 例如: p.circle(x, y3, legend_label="Objects") 从而为你绘制的图形添加一个带有“Objects”条目的图例。
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摘要：初学Bokeh：修改图形符号（glyphs）的属性【10】跬步 如果在创建对象之后希望更改其属性，可以通过直接定义并覆盖对象的属性的方法进行修改。 以上面【9】跬步的绘图例程为例。过参数设置fill_color="red"将圆的填充色定义为红色。若希望将圆的填充颜色从红色改为蓝色，首先需要调用cir
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摘要：初学Bokeh：图形符号的属性【9】跬步 例如，绘制圆形的函数circle()允许定义圆的颜色、直径等多种属性: fill_color：填充颜色； fill_alpha：填充颜色的透明度(0到1之间的任何值)； line_color：轮廓线条的填充颜色； size：圆的尺寸(以屏幕单位或数据单位表示
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摘要：初学Bokeh：图形(figure)与图形符号(glyphs)的概念 【8】跬步 Bokeh 的绘图有主要有2个概念，一个是图形(figure)，另一个是图形符号(glyphs)。 一般在绘图过程中，我们先建立一个图形，然后在该图形中添加图形符号。 glyphs 可以根据所需的用途呈现多种形状：圆形
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摘要：初学Bokeh：绘制条形图【7】跬步 Step1：引用figure、show函数 from bokeh.plotting import figure, show Step2：定义绘图数据 # prepare some data x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [6, 7, 2, 4
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摘要：初学Bokeh：绘制圆形【6】跬步 Step1：引用figure、show函数 from bokeh.plotting import figure, show Step2：定义显示数据 # prepare some data x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [6, 7, 2, 4,
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摘要：初学Bokeh：运行机制【3】跬步 Bokeh的使用非常简单，通常仅需要几行Python代码，就可以创建出基于web浏览器的交互式、支持javascript的数据可视化效果。 实现Bokeh数据可视化通常只需要两个步骤： 从Bokeh的已有模块中选择创建你的数据可视化； 定制这些模块以满足自身的需求
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摘要：初学Bokeh：绘制多线条折线图【5】跬步 本例程来自于Bokeh网上教学例程。 在上一个例子中展示了如何绘制只含有一条折线的折线图。在本例子中我们来看如何绘制包含多条折线的折线图。从本质上来说，绘制多条折线，只是在创建绘图对象后在其中添加了多个折线对象而已，整个程序流程与之前的完全相同。 Step
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摘要：初学Bokeh：绘制折线图【4】跬步 本例程来自于Bokeh的教程示例。 Step1：从bokeh.plotting库中引用函数figure()和show() from bokeh.plotting import figure, show Step2：定义需要显示的数据 # prepare some
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摘要：初学Bokeh：安装【2】跬步 当前Bokeh的最新版是3.3.0，其安装需要python3.9及其以上的版本。 通常我们可以通过conda或pip来安装Bokeh： 在conda中我们可以使用：conda install bokeh 指令来安装Bokeh。 在pip中我们可以使用：pip inst
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摘要：初学Bokeh：【1】跬步 Bokeh是一个交互式、可视化Python库。使用Bokeh可以快速、便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等相关应用。Bokeh库可以帮助用户构建复杂、绚丽的图形，是python数据可视化工具中的重要一员。 从今天开始，随着对Bokeh的学习的逐步展开，本系列学习笔
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