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आकार, लोकेशन, और कीमत

अब एजेंट यह समझना चाहते हैं कि कीमत का संबंध प्रॉपर्टी के आकार और Central Business District (CBD) से उसकी दूरी से कैसे है.

इस मामले में, दोनों फ़िगर्स के y-axis की यूनिट्स एक जैसी हैं, इसलिए सबप्लॉट्स की एक पंक्ति बनाना सही विकल्प है. source को melb डेटासेट का उपयोग करते हुए एक Bokeh ऑब्जेक्ट के रूप में सेटअप किया गया है और आपके लिए पहले से लोड है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Bokeh के साथ इंटरएक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • संबंधित Bokeh मॉड्यूल से row इम्पोर्ट करें.
  • दोनों फ़िगर्स में circle ग्लिफ़ जोड़ें, जहाँ building_size में y-axis पर "price" बनाम "building_area", और distance में y-axis पर "price" बनाम "distance" दर्शाया जाए.
  • दोनों फ़िगर्स के y-axis को $0a फ़ॉर्मेट में अपडेट करें, ताकि कीमत मिलियन्स ऑफ़ डॉलर्स में दिखे.
  • show() की कॉल पूरी करें ताकि दोनों सबप्लॉट्स एक साथ दिखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import row
from ____.____ import ____
building_size = figure(x_axis_label="Building Area (Meters Squared)", y_axis_label="Sales")
distance = figure(x_axis_label="Distance from CBD (km)", y_axis_label="Sales")

# Add circle glyphs
building_size.circle(x="____", y="____", source=____)
distance.circle(x="____", y="____", source=____)

# Update the y-axis format for both figures
building_size.____[____].____ = ____(____="____")
distance.____[____].____ = ____(____="____")

# Display the subplots
output_file(filename="my_first_row.html")
show(____(____, ____))
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