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我有两个使用框选择工具的散点图,并通过 x 值链接。我试图通过 ID 值链接这些图。是否有使用现有 Bokeh API 执行此操作的简单方法?
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, output_file, show, gridplot
from bokeh.models import ColumnDataSource
N = 100
max = 100
x = np.random.random(size=N) * max
y1 = np.random.random(size=N) * max
y2 = np.random.random(size=N) * max
id = np.random.random(size=N) * max
output_file("scatter.html")
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y1=y1, y2=y2))
TOOLS="box_select"
left = figure(width=400, height=400, tools=TOOLS, x_range=(0,100), y_range=(0,100))
left.circle("x", "y1", source=source, size=10, fill_color="black", line_color=None)
right = figure(width=400, height=400, tools=TOOLS, x_range=(0,100), y_range=(0,100))
right.circle("x", "y2", source=source, size=10, fill_color="black", line_color=None)
p = gridplot([[left, right]])
show(p)
最佳答案
这两个图不是“由 x 坐标链接”:它只是看起来那样,因为您的点恰好在两个图中具有相同的 x 坐标。如果您为每个数据点分配两个不同的 x 坐标(x1
和 x2
),您会看到它们实际上是由它们在数据表(不需要手动分配id
):
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure,output_notebook, show, gridplot
from bokeh.models import ColumnDataSource
output_notebook()
N = 100
max = 100
x1 = [0,10,20,30]
x2 = [50,20,10,70]
y1 = [10,10, 20, 20]
y2 = [30,0,30,0]
source = ColumnDataSource(data=dict(x1=x1, x2=x2, y1=y1, y2=y2))
TOOLS="box_select"
left = figure(width=400, height=400, tools=TOOLS, x_range=(0,100), y_range=(0,100))
left.circle("x1", "y1", source=source, size=10, fill_color="black", line_color=None)
right = figure(width=400, height=400, tools=TOOLS, x_range=(0,100), y_range=(0,100))
right.circle("x2", "y2", source=source, size=10, fill_color="black", line_color=None)
p = gridplot([[left, right]])
show(p)
关于python - 如何通过自定义属性将散点图与 Bokeh python 库链接起来?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34138496/
我正在尝试执行 vagrant up 但一直遇到此错误: ==> default: IOError: [Errno 13] Permission denied: '/usr/local/lib/pyt
我在容器 div 中有一系列动态创建的不同高度的 div。 Varying text... Varying text... Varying text... Varying text.
通过 cygwin 运行 vagrant up 时遇到以下错误。 stderr: /bin/bash: /home/vagrant/.ansible/tmp/ansible-tmp-14872260
今天要向小伙伴们介绍的是一个能够快速地把数据制作成可视化、交互页面的 Python 框架:Streamlit,分分钟让你的数据动起来! 犹记得我在做机器学习和数据分析方面的毕设时,
我是 vagrant 的新手,正在尝试将第二个磁盘添加到我正在用 vagrant 制作的虚拟机中。 我想出了如何在第一次启动虚拟机时连接磁盘,但是当我关闭机器时 然后再次备份(使用 'vagrant
我是一名优秀的程序员,十分优秀!