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Colors, legend, और theme

आपके पहले असाइनमेंट के लिए, एस्टेट एजेंट्स एक विज़ुअलाइज़ेशन चाहते हैं जो किसी प्रॉपर्टी के बने हुए वर्ष और उसके कुल लैंड एरिया के बीच संबंध दिखाए, साथ ही यह भी कि मेलबर्न के Northern और Southern क्षेत्रों में यह संबंध कैसे बदलता है. आप इस प्लॉट के लिए Bokeh की एक custom theme इस्तेमाल करने का फैसला करते हैं.

melb के दो सबसेट्स बनाए गए हैं, इस आधार पर कि प्रॉपर्टी किस region में है — north और south, जैसा नीचे दिखाया गया है:

north = melb.loc[melb["region"] == "Northern"]
south = melb.loc[melb["region"] == "Southern"]

एक figure, fig, आपके लिए पहले से लोड है. आप थीम अपडेट करेंगे और हर region के लिए अलग रंगों का उपयोग करते हुए circle glyphs जोड़ेंगे. फिर आप legend_label जोड़ेंगे ताकि उन्हें आसानी से अलग पहचाना जा सके.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Bokeh के साथ इंटरएक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • curdoc इम्पोर्ट करें.
  • थीम को "contrast" पर अपडेट करें.
  • north के लिए circle glyphs जोड़ें, जहाँ x और y क्रमशः year_built और land_area को दर्शाएँ, color को "yellow" और legend_label को "North" सेट करें.
  • south के लिए भी यही दोहराएँ, color को "red" और legend_label को "South" सेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import curdoc
from ____.____ import ____

# Change theme to contrast
____().____ = "____"
fig = figure(x_axis_label="Year Built", y_axis_label="Land Area (Meters Squared)")

# Add north circle glyphs
fig.circle(x=north["____"], y=north["____"], color="____", legend_label="____")

# Add south circle glyphs
fig.____(____=____, ____=____, ____="____", legend_label="____")

output_file(filename="north_vs_south.html")
show(fig)
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