Поиск по сайту:

Создайте график с несколькими глифами, используя Python Bokeh

Bokeh – это мощная библиотека визуализации данных на Python, которая помогает создавать интерактивные и уникальные визуализации для Интернета. Bokeh поддерживает различные методы рендеринга и предоставляет широкий спектр встроенных инструментов для создания сложных визуализаций с несколькими глифами. Этот документ проведет вас через процесс создания сюжета с несколькими глифами с использованием боке. Этот график объединяет разные глифы для отображения нескольких рядов данных на одном графике, что обеспечивает более эффективный способ понимания взаимосвязи между различными переменными.

Что такое глифы и каковы их основные преимущества?

Глифы — это графические изображения символов, символов или значков, используемые в типографике и графическом дизайне. Они часто используются при оформлении и макете текста и могут включать буквы, цифры, знаки препинания и другие символы.

Некоторые из ключевых преимуществ использования глифов включают в себя:

  • Улучшенная разборчивость. Глифы можно сделать более разборчивыми, что позволяет читателям быстро и точно понять текст.

  • Улучшенная эстетика. Глифы можно использовать для придания тексту визуального интереса и привлекательности, делая его более привлекательным и привлекательным.

  • Последовательность и точность. Глифы можно проектировать так, чтобы они были одинаковыми по размеру, форме и стилю, что гарантирует легкость чтения и визуальное единообразие текста.

  • Гибкость. Глифы можно легко масштабировать и изменять, что позволяет использовать их в широком диапазоне контекстов и приложений.

  • Интернационализация. Глифы можно использовать для представления символов и символов из широкого спектра языков и систем письма, что делает их полезными для интернационализации и локализации.

В целом глифы являются мощным инструментом типографики и графического дизайна и могут помочь улучшить разборчивость, эстетику, последовательность и гибкость текста.

Статистическая значимость этих

Сами глифы не подлежат проверке статистической значимости, поскольку они не являются статистическими данными. Однако использование глифов в типографике и графическом дизайне может подвергаться проверке статистической значимости, если они используются в контексте эксперимента или исследования, включающего статистический анализ. Например, если в исследовании изучается влияние различных шрифтов на скорость чтения или понимание, можно использовать статистические тесты, чтобы определить, являются ли какие-либо наблюдаемые различия между шрифтами статистически значимыми.

Как правило, тесты статистической значимости используются для определения того, являются ли наблюдаемые различия или эффекты случайными или случайными вариациями, или они могут отражать истинные различия или эффекты в изучаемой популяции. Конкретный используемый тест зависит от вопроса исследования, типа анализируемых данных и предположений, сделанных в отношении данных и совокупности.

Следовательно, хотя сами глифы не подлежат тестам статистической значимости, они могут использоваться в контексте экспериментов или исследований, которые подлежат статистическому анализу, чтобы определить, являются ли какие-либо наблюдаемые различия или эффекты статистически значимыми.

Предварительные условия

Прежде чем мы углубимся в задачу, в вашей системе должно быть установлено несколько вещей:

Список рекомендуемых настроек —

  • pip install pandas, боке

  • Ожидается, что пользователь будет иметь доступ к любой автономной IDE, такой как VS-Code, PyCharm, Atom или Sublime text.

  • Можно использовать даже онлайн-компиляторы Python, такие как Kaggle.com, платформа Google Cloud или любая другая.

  • Обновленная версия Python. На момент написания статьи я использовал версию 3.10.9.

  • Знание использования блокнота Jupyter.

  • Знание и применение виртуальной среды будут полезны, но не обязательны.

  • Также ожидается, что человек будет хорошо разбираться в статистике и математике.

Создание основного сюжета

Чтобы создать график, нам сначала нужно импортировать необходимые модули, такие как «Рисунок», «ColumnDataSource» и нужные глифы. Вот пример фрагмента кода, который создает линейный график с одним глифом с использованием боке:

Синтаксис

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("line.html")
p = figure(title="Line Plot", x_axis_label="X", y_axis_label="Y")

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

p.line(x, y, line_width=2)

show(p)

Выход

Этот код создаст линейный график с осью X, помеченной как «X», осью Y, помеченной как «Y», и заголовком «Линейный график». На линейном графике будут отображаться пять точек данных с соответствующими значениями x и y.

Добавление нескольких глифов в plo

Чтобы добавить на график несколько глифов, нам нужно использовать функцию multi_line() объекта «Рисунок». Функция multi_line() принимает несколько последовательностей значений x и y и создает линейный глиф для каждой из них. Вот пример фрагмента кода для создания линейного графика с несколькими глифами:

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource

output_file("multi_line.html")

p = figure(title="Multiple Glyphs", x_axis_label="X", y_axis_label="Y")

x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [6, 7, 2, 4, 5]

x2 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [2, 4, 6, 8, 10]

source = ColumnDataSource(data=dict(x1=x1, y1=y1, x2=x2, y2=y2))
p.multi_line(xs=[source.data["x1"], source.data["x2"]],
   ys=[source.data["y1"], source.data["y2"]],
   line_color=["red", "blue"], line_width=[2, 2])
show(p)

Выход

Здесь мы создали два набора значений x и y и сохранили их в объекте ColumnDataSource. Затем мы передали две последовательности значений x и y в функцию multi_line() вместе с цветами и шириной линий двух глифов. Это создаст линейный график с двумя глифами, одним красным и одним синим цветом, каждый из которых имеет соответствующие значения x и y.

Итоговая программа, Кодекс

# Basic plot

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("line.html")

p = figure(title="Line Plot", x_axis_label="X", y_axis_label="Y")

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

p.line(x, y, line_width=2)

show(p)

# Multiple graphs

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource

output_file("multi_line.html")

p = figure(title="Multiple Glyphs", x_axis_label="X", y_axis_label="Y")

x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [6, 7, 2, 4, 5]

x2 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [2, 4, 6, 8, 10]

source = ColumnDataSource(data=dict(x1=x1, y1=y1, x2=x2, y2=y2))

p.multi_line(xs=[source.data["x1"], source.data["x2"]],
   ys=[source.data["y1"], source.data["y2"]],
   line_color=["red", "blue"], line_width=[2, 2])

show(p)

Заключение

В этом документе мы увидели, как создать график с несколькими глифами с использованием боке. Мы начали с введения в глифы, а затем создали базовый линейный сюжет с одним глифом. Затем мы добавили к графику несколько глифов, используя функцию multi_line() объектаFigure. С помощью Bokeh легко создавать интерактивные визуализации, которые помогут понять взаимосвязь между различными точками данных. Боке позволяет создавать красивые визуализации с минимальными усилиями, позволяя сосредоточиться на анализе данных, а не беспокоиться о визуализации.

Статьи по данной тематике: