面积、位置与价格
接下来，中介公司希望了解房价与房屋面积以及与中央商务区（CBD）的距离之间的关系。
在这里，两个图的 y 轴单位相同，因此将子图并排成一行是合适的选择。source 已使用 melb 数据集构建为一个 Bokeh 对象，并已为您预加载。
本练习是课程的一部分
使用 Bokeh 进行交互式数据可视化
练习说明
- 从相应的 Bokeh 模块中导入
row。 - 为两个图都添加圆形图元：在
building_size中绘制 y 轴为"price"、x 轴为"building_area"；在distance中绘制 y 轴为"price"、x 轴为"distance"。 - 将两个图的 y 轴更新为
$0a的显示格式，以百万美元为单位。 - 完成
show()的调用以显示两个子图。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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(____(____, ____))