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라인 플롯 - 선을 그리는 시각화 모양
단일 플롯 (Single Lines)
x = np.arange(100) # 0 ~ 99
y = np.random.randn(100).cumsum() # cumsum - 누적합
p = figure(plot_width=400, plot_height=400) # 400 * 400
p.line(x, y, line_width=2) # line - x축은 x값, y축은 y값, line길이 2
show(p)
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.line(x, y, line_width=2, line_dash="dotted") # line을 점선 형태로
show(p)
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.line(x, y, line_width=2, line_dash="dashed", color="purple") # line 색 보라색
show(p)
실제 데이터를 통한 예제를 위해 sampledata 사용
from bokeh.sampledata.glucose import data
data.tail()
days = data.loc['2010-10-01':'2010-10-10'] #2010-10-01 ~ 2010-10-10
p = figure(x_axis_type="datetime", title="Glocose", plot_height=350, plot_width=800) # x축 type datetime으로 지정
p.xgrid.grid_line_color=None # x축으로 된 gird 제거
p.ygrid.grid_line_alpha=0.5 # y축으로 된 grid 투명도 50%
p.xaxis.axis_label = 'Datetime' # x축 레이블 정보
p.yaxis.axis_label = 'glucose' # y축 레이블 정보
p.line(days.index, days.glucose) # line - x축 days.index, y축 days.glucose
show(p)
스텝 라인 (Step Lines)
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.step([1, 2, 3, 4, 5], [6, 2, 4, 1, 2], line_width=2, mode="center") # step, mode - 값이 위치하는 곳
show(p)
다중 라인 (Multiple Lines)
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.multi_line([np.arange(10), np.arange(10)], # multi_line
[np.random.randn(10).cumsum(), np.random.randn(10).cumsum()],
color=["red", "blue"], alpha=[0.5, 0.5], line_width=4) # [빨강, 파랑]
show(p)
스택 라인 (Stacked Lines)
from bokeh.models import ColumnDataSource # data를 쉽게 정의하고 입력 할 수 있게 도와줌
source = ColumnDataSource(data=dict(
x = np.arange(50),
y1 = np.random.randn(50).cumsum(),
y2 = np.random.randn(50).cumsum(),
))
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.vline_stack(['y1', 'y2'], x='x', color=['green', 'purple'], source=source) # vline_stack, source값 대입
show(p)
.
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