Bokeh-글리프가있는 플롯

모든 플롯은 일반적으로 다음과 같은 하나 이상의 기하학적 모양으로 구성됩니다. line, circle, rectangle,등. 이러한 모양에는 해당 데이터 집합에 대한 시각적 정보가 있습니다. Bokeh 용어에서 이러한 기하학적 모양을 gylph라고합니다. 다음을 사용하여 구성된 보케 플롯bokeh.plotting interface기본 도구 및 스타일 세트를 사용합니다. 그러나 사용 가능한 플로팅 도구를 사용하여 스타일을 사용자화할 수 있습니다.

플롯 유형

글리프를 사용하여 생성 된 다양한 유형의 플롯은 다음과 같습니다.

라인 플롯

이 유형의 플롯은 X 축과 Y 축을 따라 선 형태로 점의 이동을 시각화하는 데 유용합니다. 시계열 분석을 수행하는 데 사용됩니다.

막대 그래프

이는 일반적으로 데이터 세트에서 특정 열 또는 필드의 각 카테고리 수를 나타내는 데 유용합니다.

패치 플롯

이 플롯은 특정 색상 음영의 점 영역을 나타냅니다. 이 유형의 플롯은 동일한 데이터 세트 내에서 다른 그룹을 구별하는 데 사용됩니다.

산포도

이 유형의 그림은 두 변수 간의 관계를 시각화하고 두 변수 간의 상관 강도를 나타내는 데 사용됩니다.

Figure 클래스의 적절한 메서드를 호출하여 다른 글리프 플롯을 형성합니다. Figure 객체는 다음 생성자에 의해 획득됩니다.

from bokeh.plotting import figure
figure(**kwargs)

Figure 개체는 다양한 키워드 인수로 사용자 지정할 수 있습니다.

Sr. 아니요	표제	플롯의 제목 설정
1	x_axis_label	x 축 제목 설정
2	y_axis_label	Y 축 제목 설정
삼	플롯 _ 폭	그림 너비 설정
4	plot_height	그림의 높이 설정

라인 플롯

그만큼 line() methodof Figure 개체는 Bokeh Figure에 선 글리프를 추가합니다. 선형 관계를 표시하기 위해 데이터 배열로 x 및 y 매개 변수가 필요합니다.

from bokeh.plotting import figure, show
fig = figure()
fig.line(x,y)
show(fig)

다음 코드는 Python 목록 객체 형식의 두 값 세트 사이에 간단한 선 플롯을 렌더링합니다.

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
x = [1,2,3,4,5]
y = [2,4,6,8,10]
output_file('line.html')
fig = figure(title = 'Line Plot example', x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y')
fig.line(x,y)
show(fig)

산출

막대 그래프

Figure 객체에는 막대 그림을 구성하는 두 가지 방법이 있습니다.

hbar ()

막대는 플롯 너비에 가로로 표시됩니다. 그만큼hbar() method 다음 매개 변수가 있습니다-

Sr. 아니요	와이	가로 막대 중심의 y 좌표입니다.
1	신장	수직 막대의 높이입니다.
2	권리	오른쪽 가장자리의 x 좌표입니다.
삼	왼쪽	왼쪽 가장자리의 x 좌표입니다.

다음 코드는 horizontal bar Bokeh를 사용하여.

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
fig = figure(plot_width = 400, plot_height = 200)
fig.hbar(y = [2,4,6], height = 1, left = 0, right = [1,2,3], color = "Cyan")
output_file('bar.html')
show(fig)

산출

vbar ()

막대는 플롯 높이에 수직으로 표시됩니다. 그만큼vbar() method 다음 매개 변수가 있습니다-

Sr. 아니요	엑스	수직 막대 중심의 x 좌표입니다.
1	폭	수직 막대의 너비입니다.
2	상단	위쪽 가장자리의 y 좌표입니다.
삼	바닥	하단 가장자리의 y 좌표입니다.

다음 코드 표시 vertical bar plot −

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
fig = figure(plot_width = 200, plot_height = 400)
fig.vbar(x = [1,2,3], width = 0.5, bottom = 0, top = [2,4,6], color = "Cyan")
output_file('bar.html')
show(fig)

산출

패치 플롯

특정 색상으로 공간 영역을 음영 처리하여 유사한 속성을 가진 영역 또는 그룹을 표시하는 플롯을 Bokeh에서 패치 플롯이라고합니다. Figure 객체에는이를위한 patch () 및 patch () 메서드가 있습니다.

반점()

이 방법은 주어진 그림에 패치 문양을 추가합니다. 이 메서드에는 다음 인수가 있습니다.

1	엑스	패치 포인트의 x 좌표입니다.
2	와이	패치 포인트의 y 좌표입니다.

간단한 patch plot 다음 Python 코드에서 얻습니다.

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
p = figure(plot_width = 300, plot_height = 300)
p.patch(x = [1, 3,2,4], y = [2,3,5,7], color = "green")
output_file('patch.html')
show(p)

산출

패치 ()

이 방법은 다중 다각형 패치를 그리는 데 사용됩니다. 다음과 같은 인수가 필요합니다.

1	xs	"목록 목록"으로 제공된 모든 패치의 x 좌표입니다.
2	ys	"목록 목록"으로 제공된 모든 패치의 y 좌표입니다.

patch () 메서드의 예로서 다음 코드를 실행하십시오.

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
xs = [[5,3,4], [2,4,3], [2,3,5,4]]
ys = [[6,4,2], [3,6,7], [2,4,7,8]]
fig = figure()
fig.patches(xs, ys, fill_color = ['red', 'blue', 'black'], line_color = 'white')
output_file('patch_plot.html')
show(fig)

산출

분산 형 마커

산점도는 두 변수 간의 이변 량 관계를 결정하는 데 매우 일반적으로 사용됩니다. 향상된 상호 작용은 Bokeh를 사용하여 추가됩니다. 산점도는 Figure 객체의 scatter () 메서드를 호출하여 얻습니다. 다음 매개 변수를 사용합니다-

1	엑스	중심 x 좌표의 값 또는 필드 이름
2	와이	중심 y 좌표의 값 또는 필드 이름
삼	크기	화면 단위의 크기 값 또는 필드 이름
4	채점자	마커 유형의 값 또는 필드 이름
5	색깔	채우기 및 선 색상 설정

다음 마커 유형 상수는 Bokeh에서 정의됩니다. −

• Asterisk
• Circle
• CircleCross
• CircleX
• Cross
• Dash
• Diamond
• DiamondCross
• Hex
• InvertedTriangle
• Square
• SquareCross
• SquareX
• Triangle
• X

다음 Python 코드는 원 표시가있는 산점도를 생성합니다.

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
fig = figure()
fig.scatter([1, 4, 3, 2, 5], [6, 5, 2, 4, 7], marker = "circle", size = 20, fill_color = "grey")
output_file('scatter.html')
show(fig)

산출