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Python Bokeh–绘制竖条图

原文:https://www.geesforgeks.org/python-bokeh-绘图-竖条-图表/

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 可用于绘制垂直条形图。可以使用绘图模块的 vbar()方法绘制垂直条形图。

标绘. figure.vbar()

语法: vbar(参数) T3】参数:T5】

  • x : 竖条中心的 x 坐标
  • 宽度:竖条的厚度
  • 顶部:顶部边缘的 y 坐标
  • 底部:底部边缘的 y 坐标，默认为 0
  • 填充α:填充竖线的α值
  • 填充颜色:竖线的填充颜色值
  • 阴影阿尔法:垂直条的阴影阿尔法值，默认为 1
  • 阴影_颜色:竖线的阴影颜色值，默认为黑色
  • 阴影_额外:垂直条的阴影额外值
  • 阴影_图案:竖线的阴影图案值
  • 阴影_比例:竖线的阴影比例值，默认为 12
  • 阴影_重量:垂直条的阴影重量值，默认为 1
  • 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
  • 线划:线划的值如:
    • 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

示例 1 : 在本例中，我们将使用默认值绘制图表。

蟒蛇 3

# 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 Vertical Bar Graph")

# x-coordinates to be plotted
x = [1, 2, 3, 4, 5]

# x-coordinates of the top edges
top = [1, 2, 3, 4, 5]

# width / thickness of the bars
width = 0.5

# plotting the graph
graph.vbar(x,
           top = top,
           width = width)

# displaying the model
show(graph)

输出:

示例 2 : 在本例中，我们将绘制具有不同参数的竖线。

蟒蛇 3

# 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 Vertical Bar Graph")

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

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

# x-coordinates to be plotted
x = [1, 2, 3, 4, 5]

# x-coordinates of the top edges
top = [1, 2, 3, 4, 5]

# width / thickness of the bars
width = [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]

# color values of the bars
fill_color = ["yellow", "pink", "blue", "green", "purple"]

# plotting the graph
graph.vbar(x,
           top = top,
           width = width,
           fill_color = fill_color)

# displaying the model
show(graph)

输出:

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