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


用法:

datashader.stacked_lines(y, data_points=100, add_interaction=True, colors=[], step_size=None, step_size_type=<class 'int'>, width=800, height=400, title='', timeout=100, legend=True, legend_position='top_right', **library_specific_params)

堆积折线图

参数：

x: str：

gpu DataFrame 中的 x 轴列名

y: list：

堆叠线的 gpu DataFrame 中的 y 轴列名称

add_interaction: {True, False}, default True：
colors: list, default [#8735fb, #8735fb, ….]：
step_size: int, default None：

对于图表下方的range_slider

step_size_type: type, default int：

对于图表下方的range_slider

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 stacked_lines 情节。
键入 cuxfilter.charts.datashader.custom_extensions.InteractiveImage
from cuxfilter.sampledata import signals_data
from cuxfilter import DataFrame
from cuxfilter.charts import stacked_lines

cux_df = DataFrame.from_dataframe(signals_data)

stacked_lines_chart = stacked_lines(x='Time', y=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'x', 'y', 'z'],
                                                    colors = ["red", "grey", "black", "purple", "pink",
                                                            "yellow", "brown", "green", "orange", "blue"]
                                                    )

d = cux_df.dashboard([stacked_lines_chart])

stacked_lines_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.stacked_lines。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。