带RangeTool的Bokeh - Grouped轴 是一种数据可视化工具,它基于Bokeh库实现。Bokeh是一个用于Python编程语言的交互式可视化库,可以帮助开发人员创建各种类型的图表和可视化应用程序。 带RangeTool的Bokeh - Grouped轴的主要特点是可以同时显示两个不同的坐标轴,其中一个坐标轴用于显示主要数据,另一个坐标轴用于显示范围选...
# 作图df.plot_bokeh(rangetool=True) 4点图 # 创建数据importnumpyasnpx=np.arange(-3,3,0.1)# 起点-3 ,终点3, 不长0.1的数组y2=x**2y3=x**3df=pd.DataFrame({"x":x,"平方":y2,"立方":y3})df.head() # 点图df.plot_bokeh.point(x="x",# x轴xticks=range(-3,4),size=5,colormap...
def add_equity(self, df_equity, title='时间序列'): p = df_equity.plot_bokeh(rangetool=True, show_figure=False, ) return p def add_yearly(self, df_years): p_bar = df_years.plot_bokeh.bar( ylabel="年度收益率", title="年度收益率", alpha=0.6, show_figure=False, ) return p_bar...
defadd_equity(self,df_equity,title='时间序列'): p = df_equity.plot_bokeh(rangetool=True,show_figure=False,) returnp defadd_yearly(self,df_years): p_bar = df_years.plot_bokeh.bar( ylabel="年度收益率", title="年度收益率", alpha=0.6, show_figure=False, ) returnp_bar defshow(self...
# 创建子图表3,元素样式为正方形s3 = figure(width=250, height=250, x_range=s1.x_range, title=None)s3.square(x, y2, size=10, color="olive", alpha=0.5) # 将多个子图放到网格图中p = gridplot([[s1, s2, s3]], toolbar_location=None) ...
(omitting LA and AC series)", x_range=groups, y_range=list(reversed(periods)), toolbar_location=None, tools="hover", ) 以上操作详解: 创建一个字典变量 color_mapper,用于存储不同字段的颜色映射,里面的颜色值取自 RGB 颜色码; 使用将前面处理好 df 数据作为参数传入到 ColumnDataSource 中,构建一...
在Bokeh中,要实现使用制表符和多个y轴对齐子地图轴,可以使用bokeh.models.Tabs和bokeh.models.Panel来创建一个多标签的图表。 首先,需要导入必要的库: 代码语言:txt 复制 from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.io import output_notebook from bokeh.models import ColumnDataSource, Range...
s2.triangle(x, y1, size=10, color="firebrick", alpha=0.5)# 创建子图表3,元素样式为正方形s3 = figure(width=250, height=250, x_range=s1.x_range, title=None) s3.square(x, y2, size=10, color="olive", alpha=0.5)# 将多个子图放到网格图中p = gridplot([[s1, s2, s3]], toolbar...
title=None)s2.triangle(x,y1,size=10,color="firebrick",alpha=0.5)# 创建子图表3,元素样式为正方形s3=figure(width=250,height=250,x_range=s1.x_range,title=None)s3.square(x,y2,size=10,color="olive",alpha=0.5)# 将多个子图放到网格图中p=gridplot([[s1,s2,s3]],toolbar_location=None)# ...
# Add the hover tool to the graph p.add_tools(hover) # Show the plot show(p) 在Bokeh 样式中,通过将元素添加到原始图形中来包含元素。 注意在p.quad调用中,还有一些额外的参数,hover_fill_alpha和hover_fill_color,当将鼠标悬停在条形图上时会改变 glyph 的外观。