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Netflix स्टॉक प्राइस ग्रोथ को annotate करना

याद दिलाने के लिए, आपने पहले तारीखें और timestamps बनाए थे, जो नीचे दिए गए हैं:

start_date = dt.datetime(2017, 6, 30)
end_date = dt.datetime(2017, 7, 27)
start_float = start_date.timestamp() * 1000
end_float = end_date.timestamp() * 1000

Netflix की line plot को एक polygon annotation के साथ दिखाने के अंतिम चरण हैं: स्टॉक प्राइस के लिए डेटा को subset करना, PolyAnnotation() कॉल करना, और annotation को figure के layout में जोड़ना.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Bokeh के साथ इंटरएक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • start_data बनाएँ: netflix को उस row के लिए subset करें जहाँ "date" start_date के बराबर हो.
  • end_data के लिए भी दोहराएँ ताकि end_date से close value मिल सके.
  • polygon बनाएँ, इसे "green" रंग से भरें, transparency 0.4 रखें, और xs तथा ys arguments पूरा करें.
  • figure के layout में polygon जोड़ें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create start and end data
start_data = netflix.loc[netflix["____"] == ____]["close"].values[0]
end_data = ____.____[____["____"] == ____]["close"].values[0]

# Create polygon annotation
polygon = PolyAnnotation(fill_color="____", fill_alpha=____,
                         xs=[start_float, ____, end_float, ____],
                         ys=[start_data - 10, ____ + 10, end_data + 15, ____ - 15])

# Add polygon to figure and display
fig.____(____)
output_file(filename="netflix_annotated.html")
show(fig)
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