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Python cuxfilter.charts.datashader.scatter用法及代码示例


用法:

datashader.scatter(y, x_range=None, y_range=None, add_interaction=True, color_palette=None, aggregate_col=None, aggregate_fn='count', point_size=15, point_shape='circle', pixel_shade_type='eq_hist', pixel_density=0.5, pixel_spread='dynspread', tile_provider=None, width=800, height=400, title='', timeout=100, legend=True, legend_position='top_right', **library_specific_params)

参数：

x: str：

gpu DataFrame 中的 x 轴列名

y: str, default None：

gpu DataFrame 中的 y 轴列名

x_range: tuple, default(gpu_dataframe[x].min(), gpu_dataframe[x].max())：

(min, max) geo-scatter 图中要显示的x-dimensions

y_range: tuple, default(gpu_dataframe[y].min(), gpu_dataframe[y].max())：

(min, max) geo-scatter 图中要显示的x-dimensions

add_interaction: {True, False}, default True：
color_palette: bokeh.palettes or list/tuple of hex_color_codes,：

或颜色名称列表/元组，默认 bokeh.palettes.Virisdis10

aggregate_col: str, default None：

aggregate_fn 将在其上运行的 gpu 数据帧中的列，如果没有，aggregate_fn 将在 y-column 上运行

aggregate_fn: {‘count’, ‘mean’, ‘max’, ‘min’}, default ‘count’：
point_size: int, default 1：

散点图中的点大小。

point_shape: str, default ‘circle’：

可用选项：圆形、方形、rect_vertical、rect_horizontal。

pixel_shade_type: str, default ‘eq_hist’：

datashader.transfer_functions.shade() 函数中的“how” 参数。可用选项：eq_hist、线性、对数、cbrt

pixel_density: float, default 0.5：

[0, 1] 中的调整参数，值越高，散点图越密集。

pixel_spread: str, default ‘dynspread’：

dynspread：根据图像密度动态扩展图像中的像素。散布：散布图像中的像素。

tile_provider: str, default None：

底层Map类型。见https://holoviews.org/reference/elements/bokeh/Tiles.html

width: int, default 800：
height: int, default 400：
title: str,：

图表标题

timeout: int (milliseconds), default 100：

确定回调将处理新事件而前一个事件没有报告完成的超时时间。增加非常长时间运行的回调，如果缩放感觉滞后。

legend: bool, default True：

如果为真，则添加基于 Bokeh.models.LinearColorMapper 的图例，注意：图例目前仅适用于 pixel_shade_type='linear'/'log'

legend_position: str, default center：

图例在图表上的位置。有效位置为：右、左、下、上、top_right、top_left、

bottom_left, bottom_right

**library_specific_params:

要传递给函数的附加库特定关键字参数

返回：

一个 cudashader 散点图。
键入 cuxfilter.charts.datashader.custom_extensions.InteractiveImage
from cuxfilter import DataFrame
from cuxfilter.charts import scatter
import cudf
import random

cux_df = DataFrame.from_dataframe(cudf.DataFrame({'x': [float(random.randrange(-8239000,-8229000)) for i in range(10000)], 'y':[float(random.randrange(4960000, 4980000)) for i in range(10000)]}))
# setting pixel_shade_type='linear' to display legend (currently supports only log/linear)
scatter_chart = scatter(x='x',y='y', pixel_shade_type="linear")

d = cux_df.dashboard([scatter_chart])
scatter_chart.view()

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cuxfilter.charts.datashader.scatter。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。