科技股的长期表现

这家对冲基金希望分析近几年科技股的走势。他们需要一张显示 Apple、IBM 和 Netflix 股价的折线图。

他们还需要一个 DateRangeSlider，以便调整查看的时间段，更容易发现感兴趣的区间。

一个图形对象已创建，并添加了折线标记。此外，earliest_date 和 lowest_date 已分别预加载为 stocks["date"] 列中的最早与最新日期。

本练习是课程的一部分

使用 Bokeh 进行交互式数据可视化

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练习说明

导入 DateRangeSlider。
调用 DateRangeSlider()，将 title 设为 "Date"，start 与 end 分别设为 earliest_date 和 latest_date，将 value 设为 "2014, 6, 2", "2018, 2, 7"，并设置每次与小部件交互时按 1 天递增。
调用 .js_link() 两次，将小部件的 "value" 分别链接到 fig 的 x_range 的 "Start" 与 "End"，并在两次调用中将属性选择器分别设置为 0 与 1。
调用 layout()，将 slider 显示在 fig 上方。

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 widget
____
earliest_date = stocks["date"].min()
latest_date = stocks["date"].max()
fig.line(apple["date"], apple["close"], color="green", legend_label="Apple")
fig.line(netflix["date"], netflix["close"], color="red", legend_label="Netflix")
fig.line(ibm["date"], ibm["close"], color="purple", legend_label="IBM")
fig.legend.location = "top_left"

# Create DateRangeSlider
slider = DateRangeSlider(title="____", start=____, end=____, 
                         value=("____", "____"), step=____)

# Link DateRangeSlider values to figure
slider.____("____", ____.____, "____", attr_selector=____)
slider.____("____", ____.____, "____", attr_selector=____)

# Create layout and display plot
output_file(filename="stock_price_over_time.html")
show(____(____, ____))

编辑并运行代码