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Python 中的 bokeh.ploting.figure.circle()函数

原文:https://www.geesforgeks.org/bokeh-绘图-图形-圆圈-python 中的函数/

Bokeh 是 Python 中的数据可视化库，提供高性能的交互式图表和图，输出可以通过笔记本、html、服务器等多种媒介获得。图形类创建一个新的图形用于绘图。它是绘图的一个子类，通过默认轴、网格、工具等简化绘图创建。

bokeh.ploting.figure.circle()函数

bokeh 库绘图模块中的圆()功能用于配置圆字形并添加到本图中。

语法:圆(x，y， 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= '斜角'，line_width=1，name=None，radius=None，radius_dimension='x '，radius_units='data '，size=4，tags=[]，*kwargs

参数:该方法接受以下描述的参数:

  • x: 该参数是标记中心的 x 坐标。
  • y: 此参数是标记中心的 y 坐标。
  • 角度:此参数是旋转标记的角度。
  • 填充α:该参数是标记的填充α值。
  • 填充颜色:该参数是标记的填充颜色值。
  • line_alpha: 此参数是默认值为 1.0 的标记的 line alpha 值。
  • line_cap: 此参数是默认值为 butt 的标记的线帽值。
  • line_color: 此参数是标记的线条颜色值，默认值为黑色。
  • 划线:此参数是标记的划线值，默认值为[]。
  • 线划偏移量:此参数是标记的线划偏移量值，默认值为 0。
  • 线连接:该参数是斜角默认值标记的线连接值。
  • 线宽:该参数是默认值为 1 的标记的线宽值。
  • 模式:该参数可以是三个值中的一个:【“之前”、“之后”、“中心”】。
  • 名称:此参数是用户为此型号提供的名称。
  • 标签:此参数是用户为此模型提供的值。
  • 半径:此参数是圆形标记的半径值。
  • 半径_尺寸:该参数是测量圆半径的尺寸。
  • 尺寸:该参数是以屏幕空间单位表示的标记尺寸(直径)值。

其他参数:这些参数是**kwargs，描述如下:

  • alpha: 此参数用于一次性设置所有 alpha 关键字参数。
  • 颜色:此参数用于一次性设置所有颜色关键字参数。
  • legend_field: 此参数是数据源中应该用于分组的列的名称。
  • legend_group: 此参数是数据源中应该用于分组的列的名称。
  • legend_label: 此参数是图例条目，与此处提供的文本完全一致。
  • 静音:该参数包含 bool 值。
  • 名称:此参数是可选的用户提供的名称，用于附加到渲染器。
  • 来源:此参数为用户提供的数据源。
  • 视图:该参数是过滤数据源的视图。
  • 可见:该参数包含布尔值。
  • x_range_name: 此参数是用于映射 x 坐标的额外范围的名称。
  • y_range_name: 此参数是用于映射 y 坐标的额外范围的名称。
  • 等级:此参数指定此字形的渲染等级顺序。

返回:该方法返回 GlyphRenderer 值。

以下示例说明了 bokeh.ploting.figure.circle()函数在 bokeh.ploting: 示例 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 = [1, 2, 3], y = [3, 7, 5], 
            size = 20, color ="green", alpha = 0.6)

show(plot)

输出:

例 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, y, fill_color ="red", 
         line_color ="green", size = 8)

show(p)

输出:

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