Travel Tips
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.
面积图 - 单维度面积图-面积堆叠图--
面积图 - 单维度面积图
# 首尾值为0
s = pd.Series(np.random.randn(100).cumsum()) # 与收尾连线形成闭合 画出面积图 s.iloc[0] = 0 s.iloc[-1] = 0 # 创建数据 # 注意设定起始值和终点值为最低点 p = figure(plot_width=600, plot_height=400) p.patch(s.index, s.values, # 设置x，y值 line_width=1, line_alpha = 0.8, line_color = 'black',line_dash = [10,4], # 线型基本设置 fill_color = 'black',fill_alpha = 0.2 ) # 绘制面积图 # .patch将会把所有点连接成一个闭合面 p.circle(s.index, s.values,size = 5,color = 'red',alpha = 0.8) # 绘制折点 show(p)
# 2、面积图 - 面积堆叠图
from bokeh.palettes import brewer
# 导入brewer模块
N = 20
cats = 10
rng = np.random.RandomState(1)
df = pd.DataFrame(rng.randint(10, 100, size=(N, cats))).add_prefix('y')
# 创建数据，shape为（20，10）
df_top = df.cumsum(axis=1) # 每一个堆叠面积图的最高点
df_bottom = df_top.shift(axis=1).fillna({'y0': 0})[::-1] # 每一个堆叠面积图的最低点，并反向
df_stack = pd.concat([df_bottom, df_top], ignore_index=True) # 数据合并，每一组数据都是一个可以围合成一个面的散点集合
# 得到堆叠面积数据
colors = brewer['Spectral'][df_stack.shape[1]] # 根据变量数拆分颜色
x = np.hstack((df.index[::-1], df.index)) # 得到围合顺序的index，这里由于一列是20个元素，所以连接成面需要40个点
p = figure(x_range=(0, N-1), y_range=(0, 700))
p.patches([x] * df_stack.shape[1], # 得到10组index
[df_stack[c].values for c in df_stack], # c为df_stack的列名，这里得到10组对应的valyes
color=colors, alpha=0.8, line_color=None) # 设置其他参数
show(p)
Sed ac lorem felis. Ut in odio lorem. Quisque magna dui, maximus ut commodo sed, vestibulum ac nibh. Aenean a tortor in sem tempus auctor
Agatha Christie
December 4, 2020 at 3:12 pm
Donec in ullamcorper quam. Aenean vel nibh eu magna gravida fermentum. Praesent eget nisi pulvinar, sollicitudin eros vitae, tristique odio.
Danielle Steel
December 4, 2020 at 3:12 pm
我是 s enim interduante quis metus. Duis porta ornare nulla ut bibendum
Rosie
6 minutes ago