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Python Bokeh–在图形上绘制点

原文:https://www.geesforgeks.org/python-bokeh-绘图-图形上的点/

Bokeh 是一个 Python 交互式数据可视化工具。它使用 HTML 和 JavaScript 来渲染它的图。它以现代网络浏览器为呈现目标，提供优雅、简洁的新颖图形结构和高性能交互性。

Bokeh 可用于在图表上绘制点。可以使用plotting模块的dot()方法在图形上绘制点。

标绘.图.点()

语法:点(参数)

参数:

  • x : 点标记中心的 x 坐标
  • y : 点标记中心的 y 坐标
  • 尺寸:点标记的直径，默认为 4
  • 角度:点标记的旋转角度，默认为 0
  • 角度_单位:角度的单位，默认为弧度
  • 填充α:点标记的填充α值
  • 填充颜色:点标记的填充颜色值
  • line_alpha:line alpha 的百分比值，默认为 1
  • 线帽:线的线帽值，默认为对接
  • 线条_颜色:线条的颜色，默认为黑色

  • line_dash : value of line dash such as :

    • 固体
    • 虚线
    • 有点的
    • dotdash！dotdash！dotdash
    • 达什特

    默认为实心

  • 线划偏移量:线划偏移量的值，默认为 0

  • 线连接:线连接的值，默认为斜角
  • 线宽:线宽值，默认为 1
  • 名称:用户提供的型号名称
  • 标签:用户为模型提供的值

其他参数:

  • alpha : 一次性设置所有 alpha 关键字参数
  • 颜色:一次性设置所有颜色关键字参数
  • legend_field : 数据源中应使用的列的名称
  • legend_group : 数据源中应使用的列的名称
  • 图例_标签:标记图例条目
  • 静音:确定字形是否应该渲染为静音，默认为假
  • 名称:附加到渲染器的可选用户提供的名称
  • 来源:用户提供的数据源
  • 视图:用于过滤数据源的视图
  • 可见:决定是否渲染字形，默认为真
  • x_range_name : 用于映射 x 坐标的额外范围的名称
  • y_range_name : 用于映射 y 坐标的额外范围的名称
  • 等级:指定此字形的渲染等级顺序

返回:类的一个对象GlyphRenderer

示例 1 : 在本例中，我们将使用默认值绘制图表。我们提供了大小属性来使字形可见。

# 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 Dot Graph")

# the points to be plotted
x = [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [i ** 2 for i in x]

# plotting the graph
graph.dot(x, y, size = 25)

# displaying the model
show(graph)

输出:

示例 2 : 在本例中，我们将使用random()函数生成点，并传递一些参数。

# importing the modules
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import random

# file to save the model
output_file("gfg.html")

# instantiating the figure object
graph = figure(title = "Bokeh Dot Graph")

# name of the x-axis
graph.xaxis.axis_label = "x-axis"

# name of the y-axis
graph.yaxis.axis_label = "y-axis"

# generating the points to be plotted
x = []
y = []
for i in range(100):
    x.append(i)
for i in range(100):
    y.append(random.random())

# size of the points
size = [i * 40 for i in y]

# fill color value
fill_color = "yellow"

# name of the legend
legend_label = "Sample Dots"

# plotting the graph
graph.dot(x, y,
      size = size,
      fill_color = fill_color,
      legend_label = legend_label)

# displaying the model
show(graph)

输出:

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