Bokeh 图表

条形图

bokeh.bar(y=None, data_points=None, add_interaction=True, aggregate_fn=None, step_size=None, step_size_type=<class 'int'>, title='', autoscaling=True, unselected_alpha=0.1, **library_specific_params)

参数:

x: str

GPU 数据框中的 x 轴列名

y: str, default None

GPU 数据框中的 y 轴列名

data_points: int, default None

当为 None 时，表示未提供自定义 bin 数量，data_points 将默认为 df[self.x].nunique()

add_interaction: {True, False}, default True

aggregate_fn: {‘count’, ‘mean’}, default ‘count’

step_size: int, default None

step_size_type: {int, float}, default int

title: str,

图表标题

autoscaling: bool,

设置当数据更新时，图表 y 轴的比例是否自动更新

unselected_alpha: float, default 0.1

**library_specific_params

要传递给函数的其他库特定的关键字参数，所有支持的参数列表可以通过运行以下代码找到：```python

>>> import holoviews as hv
>>> hv.help(hv.Bars)

返回值:

类型为 vbar 的 bokeh 图表对象

示例

import cudf
import cuxfilter


cux_df = cuxfilter.DataFrame.from_dataframe(cudf.DataFrame({'key': [0, 1, 2, 3, 4], 'val':[float(i + 10) for i in range(5)]}))
bar_chart_1 = cuxfilter.charts.bar('key', 'val', data_points=5, add_interaction=False)

d = cux_df.dashboard([bar_chart_1])
#view the individual bar chart part of the dashboard d
bar_chart_1.view()