Büyüklük, konum ve fiyat

Sırada, emlak danışmanları fiyatın mülkün büyüklüğü ve Merkezi İş Bölgesi'ne (CBD) olan uzaklığıyla nasıl ilişkili olduğunu anlamak istiyor.

Bu durumda, her iki şeklin de y ekseni aynı birimlerde olacağı için, alt grafiklerden bir sıra oluşturmak uygun bir seçimdir. source, melb veri kümesini kullanan bir Bokeh nesnesi olarak oluşturuldu ve senin için yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Bokeh ile Etkileşimli Veri Görselleştirme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

İlgili Bokeh modülünden row öğesini içe aktar.
Her iki şekle de daire glifleri ekle: building_size içinde y ekseninde "price" ile x ekseninde "building_area", ve distance içinde y ekseninde "price" ile x ekseninde "distance" olacak şekilde.
Her iki şeklin y eksenini milyon dolar cinsinden $0a biçiminde gösterecek şekilde güncelle.
Her iki alt grafiği göstermek için show() çağrısını row() ile tamamla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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(____(____, ____))

Kodu Düzenle ve Çalıştır