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


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)

堆積折線圖

參數：

x: str：

gpu DataFrame 中的 x 軸列名

y: list：

堆疊線的 gpu DataFrame 中的 y 軸列名稱

add_interaction: {True, False}, default True：
colors: list, default [#8735fb, #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。

legend: bool, default True：

如果為真，則添加基於 Bokeh.models.LinearColorMapper 的圖例，注意：圖例目前僅適用於 pixel_shade_type='linear'/'log'

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 stacked_lines 情節。
鍵入 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()

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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.stacked_lines。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。