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Python cuxfilter.charts.datashader.heatmap用法及代碼示例


用法:

datashader.heatmap(y, x_range=None, y_range=None, add_interaction=True, color_palette=None, aggregate_col=None, aggregate_fn='mean', point_size=15, point_shape='rect_vertical', width=800, height=400, title='', timeout=100, legend=True, legend_position='top_right', **library_specific_params)

熱圖使用默認的 datashader.scatter 圖稍作修改。添加以獲得更好的默認值。理論上，可以直接使用 scatter 來生成相同的。

參數：

x: str：

gpu DataFrame 中的 x 軸列名

y: str, default None：

gpu DataFrame 中的 y 軸列名

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

(min, max) geo-scatter 圖中要顯示的x-dimensions

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

(min, max) geo-scatter 圖中要顯示的x-dimensions

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

或顏色名稱列表/元組，默認 bokeh.palettes.Virisdis10

aggregate_col: str, default None：

aggregate_fn 將在其上運行的 gpu 數據幀中的列，如果沒有，aggregate_fn 將在 y-column 上運行

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

散點圖中的點大小。

point_shape: str, default ‘rect_vertical’：

可用選項：圓形、方形、rect_vertical、rect_horizontal。

pixel_density: float, default 0.5：

[0, 1] 中的調整參數，值越高，散點圖越密集。

pixel_spread: str, default ‘dynspread’：

dynspread：根據圖像密度動態擴展圖像中的像素。散布：散布圖像中的像素。

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

圖表標題

timeout: int (milliseconds), default 100：

確定回調將處理新事件而前一個事件沒有報告完成的超時時間。增加非常長時間運行的回調，如果縮放感覺滯後。

legend: bool, default True：

如果為真，則添加基於 Bokeh.models.LinearColorMapper 的圖例，

legend_position: str, default center：

圖例在圖表上的位置。有效位置為：右、左、下、上、top_right、top_left、

bottom_left, bottom_right

**library_specific_params:

要傳遞給函數的附加庫特定關鍵字參數

返回：

一個 cudashader 熱圖(散射對象)。
鍵入 cuxfilter.charts.datashader.custom_extensions.InteractiveImage
from cuxfilter import layouts, themes, DataFrame
from cuxfilter.charts import heatmap
from cuxfilter.sampledata import unemployment_data

cux_df = DataFrame.from_dataframe(unemployment_data)

# this is the colormap from the original NYTimes plot
colors = ["#75968f", "#a5bab7", "#c9d9d3", "#e2e2e2", "#dfccce", "#ddb7b1", "#cc7878", "#933b41", "#550b1d"]

chart1 = heatmap(x='Year', y='Month', aggregate_col='rate',
                            color_palette=colors, point_size=20)


d = cux_df.dashboard([chart1], layout=layouts.single_feature, theme=themes.dark)
chart1.view()

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cuxfilter.charts.datashader.heatmap。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。