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如何在holoviews + bokeh中获得带有图例标签的全高垂直线?

在holoviews + bokeh中获得带有图例标签的全高垂直线,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import holoviews as hv
from bokeh.models import Span
from bokeh.plotting import show
  1. 创建一个垂直线对象,并设置其位置和样式:
代码语言:txt
复制
vline = Span(dimension='height', line_color='red', line_dash='dashed', line_width=2)
  1. 创建一个holoviews的Figure对象,并将垂直线对象添加到图表中:
代码语言:txt
复制
fig = hv.render(hv.Curve([]))  # 创建一个空的图表
fig.renderers.extend([vline])  # 将垂直线对象添加到图表中
  1. 添加图例标签:
代码语言:txt
复制
fig.legend.append(('Label', [vline]))  # 添加图例标签,'Label'为标签名称
  1. 显示图表:
代码语言:txt
复制
show(fig)

这样就可以在holoviews + bokeh中获得带有图例标签的全高垂直线了。

关于holoviews和bokeh的更多信息,可以参考腾讯云的相关产品和文档:

  • holoviews:holoviews是一个用于可视化数据的Python库,提供了丰富的绘图工具和交互功能。
  • bokeh:bokeh是一个用于构建交互式可视化应用的Python库,支持多种绘图类型和交互方式。
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中文字符显示问题》 # 标题 df.plot.bar(title='标题',) 图例 通过参数legend可以设置图例,默认是显示图例,可以不显示或者显示图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar...(legend=False) # 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') 坐标轴文字 细心朋友可能会发现,在上图中x轴标签数字显示是躺着,怎么坐起来呢?...那么可以通过参数rot设置文字角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) 网格线 默认情况下图表是不显示网格线,我们可以通过参数grid来设置其显隐 # 网格线 df.plot.bar...# 绘图引擎 import pandas_bokeh pandas_bokeh.output_notebook() df.plot.bar(backend='pandas_bokeh') # 绘图引擎...,填充颜色可以很好地突出趋势信息,一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间重叠关系。

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图例 通过参数legend可以设置图例,默认是显示图例,可以不显示或者显示图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar(legend=False) ?...# 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') ? 坐标轴文字 细心朋友可能会发现,在上图中x轴标签数字显示是躺着,怎么坐起来呢?...那么可以通过参数rot设置文字角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) ?...绘图引擎 通过backend可以指定不同绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然,在使用新引擎前需要先安装对应库。...面积图 面积图又称区域图,是将折线图与坐标轴之间区域使用颜色填充,填充颜色可以很好地突出趋势信息,一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间重叠关系。

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