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범주형 열 서브플롯

부동산 중개인들이 멜버른 지역별로 건물 크기와 토지 면적이 어떻게 다른지 분석해 달라고 요청했어요. column 레이아웃을 사용해, x축에 region을 두고 이 관계를 보여주는 두 개의 서브플롯을 만들 수 있어요.

melb DataFrame은 region으로 그룹화되었고, land_area와 building_area의 평균값이 계산되었습니다. 이는 Bokeh 데이터 객체 source로 준비되어 미리 로드되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Bokeh로 배우는 인터랙티브 데이터 시각화

강의 보기

연습 안내

  • 관련 Bokeh 모듈에서 column을 import하세요.
  • building_size에 막대 glyph를 추가하여 각 "region"에 대한 "building_area"를 그리세요.
  • land_size에도 막대 glyph를 추가하여 각 "region"에 대한 "land_area"를 표시하세요.
  • "my_first_column.html"라는 HTML 파일을 생성하고, show()에서 두 서브플롯을 모두 표시하도록 호출을 완성하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import column
from ____.____ import ____
regions = ["Eastern", "Southern", "Western", "Northern"]
building_size = figure(x_axis_label="Region", y_axis_label="Building Size (Meters Squared)", 
                       x_range=regions)
land_size = figure(x_axis_label="Region", y_axis_label="Land Size (Meters Squared)", 
                   x_range=regions)

# Add bar glyphs
building_size.____(x="____", top="____", source=____)
land_size.____(x="____", top="____", source=____)

# Generate HTML file and display the subplots
output_file(filename="____")
show(____(____, ____))
코드 편집 및 실행