显示Bokeh交叉过滤器示例

Bokeh是一个用于Python编程语言的交互式可视化库，它提供了丰富的绘图工具和交互功能，可以用于创建各种类型的图表和数据可视化。交叉过滤器是Bokeh中的一个功能，用于根据一个或多个数据源中的条件筛选数据，并在图表中显示相应的结果。

交叉过滤器示例可以通过使用Bokeh的数据源和过滤器功能来实现。下面是一个完整的示例代码：

from bokeh.layouts import gridplot
from bokeh.models import ColumnDataSource, CDSView, GroupFilter
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.sampledata.autompg import data

# 创建数据源
source = ColumnDataSource(data)

# 创建交叉过滤器
filter1 = GroupFilter(column_name='origin', group='USA')
filter2 = GroupFilter(column_name='cyl', group=8)

# 创建视图
view1 = CDSView(source=source, filters=[filter1])
view2 = CDSView(source=source, filters=[filter2])

# 创建图表
p1 = figure(title='MPG vs. Horsepower (USA)', width=400, height=400)
p1.circle(x='horsepower', y='mpg', source=source, view=view1, color='red')

p2 = figure(title='MPG vs. Horsepower (8 Cylinders)', width=400, height=400)
p2.circle(x='horsepower', y='mpg', source=source, view=view2, color='blue')

# 组合图表
grid = gridplot([[p1, p2]])

# 显示图表
show(grid)

在这个示例中，我们使用了Bokeh的autompg数据集作为数据源。我们创建了两个交叉过滤器，一个根据汽车产地筛选出美国的数据，另一个根据汽缸数筛选出8缸的数据。然后，我们使用这些过滤器创建了两个视图，分别用于显示符合条件的数据。最后，我们创建了两个散点图，分别显示了符合条件的数据点，并将它们组合在一个网格布局中展示出来。

这个示例展示了如何使用Bokeh的交叉过滤器功能来实现数据的筛选和可视化。通过设置不同的过滤条件，我们可以根据特定的要求显示数据，并进行更深入的分析和探索。

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