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


用法:

datashader.line(y, data_points=100, add_interaction=True, pixel_shade_type='linear', color=None, step_size=None, step_size_type=<class 'int'>, width=800, height=400, title='', timeout=100, **library_specific_params)

參數：

x: str：

gpu DataFrame 中的 x 軸列名

y: str：

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：
pixel_shade_type: str, default ‘linear’：

datashader.transfer_functions.shade() 函數中的“how” 參數。可用選項：eq_hist、線性、對數、cbrt

color: str, default #8735fb：
step_size: int, default None：

對於圖表下方的range_slider

step_size_type: type, default int：

對於圖表下方的range_slider

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。

**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 散點圖。
鍵入 cuxfilter.charts.datashader.custom_extensions.InteractiveImage
from cuxfilter import DataFrame
from cuxfilter.charts.datashader import line
import numpy as np
import cudf
import random
import cuxfilter

n = 100000                           # Number of points
start = 1456297053                   # Start time
end = start + 60 * 60 * 24

cux_df = DataFrame.from_dataframe(cudf.DataFrame({'x': np.linspace(start, end, n), 'y':np.random.normal(0, 0.3, size=n).cumsum() + 50}))
line_chart_1 = line(x='x', y='y')

d = cux_df.dashboard([line_chart_1])
line_chart_1.view()

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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.line。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。