Bokeh数据标签

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目录

1.Bokeh数据动态可视化(安装)

2.Bokeh快速入门

3.Bokeh用基本符号绘图

4.Bokeh视觉属性(核心)

5.Bokeh数据标签

6.Bokeh图表布局

7.Bokeh处理分类数据


Adding Annotationsbokeh.pydata.org图标

参考文档中的部分设置已经在上一讲中涉及,高级标记请参照该文档。

from bokeh.plotting import figure, show, output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource, Range1d, LabelSet, Label

output_file("label.html", title="label.py example")

source = ColumnDataSource(data=dict(height=[66, 71, 72, 68, 58, 62],
                                    weight=[165, 189, 220, 141, 260, 174],
                                    names=['Mark', 'Amir', 'Matt', 'Greg',
                                           'Owen', 'Juan']))

p = figure(title='Dist. of 10th Grade Students at Lee High',
           x_range=Range1d(140, 275))
p.scatter(x='weight', y='height', size=8, source=source)
p.xaxis[0].axis_label = 'Weight (lbs)'
p.yaxis[0].axis_label = 'Height (in)'

# 一次性创建多个标签
labels = LabelSet(x='weight', y='height', text='names', level='glyph',
              x_offset=5, y_offset=5, source=source, render_mode='canvas')

# 一次创建一个标签
citation = Label(x=70, y=70, x_units='screen', y_units='screen',
                 text='Collected by Luke C. 2016-04-01', render_mode='css',
                 border_line_color='black', border_line_alpha=1.0,
                 background_fill_color='white', background_fill_alpha=1.0)

p.add_layout(labels)
p.add_layout(citation)

show(p)

还有一种采用工具栏悬停展示数据的方法,但对中文不是很友好,有待解决:

intumu.comintumu.com

编辑于 2018-12-11

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