当我尝试使用bokeh小部件更改y轴比例时,什么也没有发生。然而,更新x范围是可行的。
def make_document(doc):
df = some_pandas_dataframe()
x = range(len(df))
plot = figure(sizing_mode='scale_both')
scatters = list()
for l in labels:
scatters.append(plot.step(x=x, y=df[l].sort_values(), alpha=0.2))
x
我正在开发一个简单的网站在超文本标记语言,我需要添加一个tagCloud图表。我不明白如何设置缩放方法。在文档中解释了使用anychart.scales.log(),但我需要一个图表,您可以在其中看到一个单位是否具有较高的频率,但同时我需要具有较低频率的单位不是不可见的。在我的例子中,对数方法将所有数据放在几乎相同的大小。
anychart.onDocumentReady(function() {
var data = [
{"x": "CompanyNameLTD", "value": 10000, c
我正试着用对数刻度画一个谷歌条形图。但是,它从1开始,而不是0。这看起来像是坏数据,因为只有一个值的条目呈现时没有条形图。我尝试将minValue设置为0,但当logScale为true时,它似乎不支持这一点。
有可能有一个从零开始的对数刻度吗?
下面是在上重现问题的一些代码
function drawVisualization() {
// Create and populate the data table.
var data = new google.visualization.DataTable();
data.addColumn('number
从xScaleType .linear切换到.log (或.logModulus)时出现问题。下面的代码导致绘图在X方向上消失,即仍然可以看到Y轴及其刻度,但是X轴消失了,并且在Y轴上看到了一条数据线。仅当平移到最左侧的X位置0时,才会发生此问题。如果不是零,那么就没有问题。 如果我从.log类型开始,那么一切都很好。我可以平移/缩放到位置0,没有问题,如果之前设置为.linear,则会发生问题。 要重现的代码: // Set as linear
let plotSpace = ((hostView.hostedGraph as? CPTXYGraph)?.defaultPlotSpace
我的问题类似于这个讨论-- https://github.com/bokeh/bokeh/issues/5020 我正在尝试用对数比例配色方案在bokeh图上主题点,并有一个与之相伴的色条。我的“颜色值”(即我设定主题的范围从1e-9到1e-3)。 我现在的问题是,我可以使用LogColorMapper和LogTicker让colorbar适当地匹配定义的颜色范围,但是在我的点的fill_color属性上使用相同的LogColorMapper似乎不能正确映射。请参见下面的最小化示例: import numpy as np
from bokeh.io import show
from boke
我有一个对数3D图,其中我用一个曲面拟合了一些数据。我正在疯狂地为表面提供一些透明度,以便看到下面的数据。这是一个最小的例子,我生成一些随机数据,然后做幂律拟合,在对数尺度上变成一个平面。有什么建议吗?我基本上想要一个透明的灰色表面。我读了手册,使用了FaceAlpha,但不能工作。谢谢。一个。
%generate a vector of X and Y variables
[Log10X,Log10Y] = meshgrid(1.1:0.1:2);
Log10X = reshape(Log10X,100,1);
Log10Y = reshape(Log10Y,100,1);
%Specity
我有一个示例脚本,它生成一个带有两个非零柱状图的直方图: library(ggplot2)
# Make a dummy data set, containing 11 values on the interval (1,2), and a
# single value on the interval (3,4)
dftest <- data.frame(dummy_data=c(seq(1.1,1.9,0.08), 3.3))
# Create a histogram with 5 bins, on the interval (0,5)
hst <- ggplot(dfte
在下面的Bokeh图中,我想删除y轴上的细垂直线,您可以在每个主要刻度上看到这条垂直线。每个主要的刻度都应该是完全白色的。下面的代码将允许您复制图表:
from bokeh.palettes import Category20
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.models import DatetimeTickFormatter, NumeralTickFormatter, DatetimeTicker
import pandas as pd
import numpy as np
data =