首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Bokeh趋势/补丁图中带有两个参数的Hovertool

Bokeh是一个用于数据可视化的Python库,它提供了丰富的绘图工具和交互功能。其中,趋势/补丁图是Bokeh中的一种常见图表类型,用于展示数据的趋势和变化。

Hovertool是Bokeh中的一个工具,用于在图表中添加悬停提示。它可以在用户将鼠标悬停在图表上时显示与数据点相关的信息。Hovertool可以通过设置参数来定制其行为和显示内容。

在Bokeh的趋势/补丁图中,可以通过设置Hovertool的两个参数来控制悬停提示的内容。这两个参数分别是"tooltips"和"formatters"。

  1. tooltips参数:用于指定悬停提示的内容和格式。它可以接受一个列表,列表中的每个元素是一个元组,包含两个字符串,分别表示悬停提示的标签和对应的数据字段。例如,设置tooltips参数为[("日期", "@date"), ("数值", "@value")],表示悬停提示中显示"日期"和"数值"两个标签,并分别显示对应数据字段的值。
  2. formatters参数:用于指定悬停提示中数值的格式化方式。它可以接受一个字典,字典的键是数据字段的名称,值是一个格式化字符串。例如,设置formatters参数为{"value": "0.00"},表示将"value"字段的数值格式化为保留两位小数的浮点数。

通过设置这两个参数,可以根据具体需求定制悬停提示的内容和格式。在Bokeh中,可以使用HoverTool类来创建Hovertool对象,并将其与图表进行关联。

以下是一个示例代码,展示如何在Bokeh的趋势/补丁图中添加带有两个参数的Hovertool:

代码语言:txt
复制
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import HoverTool

# 创建一个趋势/补丁图
p = figure(title="趋势/补丁图", x_axis_label="日期", y_axis_label="数值")

# 添加数据点
dates = [1, 2, 3, 4, 5]
values = [10, 20, 15, 25, 30]
p.line(dates, values, line_width=2)

# 创建Hovertool对象
tooltips = [("日期", "@date"), ("数值", "@value")]
formatters = {"value": "0.00"}
hover_tool = HoverTool(tooltips=tooltips, formatters=formatters)

# 将Hovertool与图表关联
p.add_tools(hover_tool)

# 显示图表
show(p)

在上述示例代码中,我们创建了一个趋势/补丁图,并添加了一些数据点。然后,我们创建了一个Hovertool对象,并设置了tooltips和formatters参数。最后,将Hovertool与图表关联,并显示图表。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)和腾讯云对象存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)可以与Bokeh等数据可视化工具结合使用,提供稳定的云计算基础设施和存储服务,以支持数据可视化应用的部署和运行。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

干货:可视化项目实战经验分享,轻松玩转Bokeh(建议收藏)

随着所有这些进步,有一个共同趋势:增加交互性。人们喜欢在静态图中查看数据,但他们更喜欢是使用数据来查看更改参数如何影响结果。...最近,受到互动图趋势和不断学习新工具渴望启发,我一直在使用 Bokeh,一个 Python 库。我为我研究项目构建仪表板中显示了 Bokeh 交互功能一个示例,如下: ?...下面的代码使用悬停工具创建绘图,引用两个格式化列并将工具添加到绘图中: # Create the blank plot p = figure(plot_height = 600, plot_width...为了制作选择工具,我们导入 CheckboxGroup 类并使用两个参数来创建一个实例: labels 是想要在每个框旁边显示值和 active:初始选择值。...函数用于绘制带有交互式控件图。

2.7K20

干货推荐 | 掌握这几点,轻松玩转 Bokeh 可视化 (项目实战经验分享)

随着所有这些进步,有一个共同趋势:增加交互性。 人们喜欢在静态图中查看数据,但他们更喜欢是使用数据来查看更改参数如何影响结果。...最近,受到互动图趋势和不断学习新工具渴望启发,我一直在使用 Bokeh,一个 Python 库。 我为我研究项目构建仪表板中显示了 Bokeh 交互功能一个示例,如下: ?...下面的代码使用悬停工具创建绘图,引用两个格式化列并将工具添加到绘图中: # Create the blank plotp = figure(plot_height = 600, plot_width...为了制作选择工具,我们导入 CheckboxGroup 类并使用两个参数来创建一个实例: labels 是想要在每个框旁边显示值和 active:初始选择值。...函数用于绘制带有交互式控件图。

2.3K40

你知道怎么用Pandas绘制带交互可视化图表吗?

(整数或“15pt”形式字符串) rangetool启用范围工具滚动条,默认False kwargs **:bokeh.plotting.figure.line 可选关键字参数 df.plot_bokeh.line...(rangetool=True) 带有范围滚动条折线图 2....散点图 散点图需要指定x和y,以下参数可选: category:确定用于为散点着色类别对应列字段名 kwargs **:bokeh.plotting.figure.scatter 可选关键字参数...(上图中我们绘制是2017年数据),则无需对y赋值,结果会嵌套显示在一个图中: df_pie.plot_bokeh.pie( x="Partei", colormap=["blue"...也可以传递一个整数,例如normed=100将导致带有百分比 y 轴直方图(直方图值总和 = 100),默认值:False cumulative:如果为 True,则显示累积直方图,默认值:False

3.7K30

掌握这几点,轻松玩转 Bokeh 可视化 (项目实战经验分享)

随着所有这些进步,有一个共同趋势:增加交互性。 人们喜欢在静态图中查看数据,但他们更喜欢是使用数据来查看更改参数如何影响结果。...最近,受到互动图趋势和不断学习新工具渴望启发,我一直在使用 Bokeh,一个 Python 库。 我为我研究项目构建仪表板中显示了 Bokeh 交互功能一个示例,如下: ?...下面的代码使用悬停工具创建绘图,引用两个格式化列并将工具添加到绘图中: # Create the blank plot p = figure(plot_height = 600, plot_width...为了制作选择工具,我们导入 CheckboxGroup 类并使用两个参数来创建一个实例: labels 是想要在每个框旁边显示值和 active:初始选择值。...函数用于绘制带有交互式控件图。

2.1K30

教你轻松玩转 Bokeh 可视化

python中bokeh包也是作图神器,现在了解到了如何作散点图和柱形图,先记录一波。 Bokeh 专门针对Web浏览器呈现功能交互式可视化python库。...Bokeh接口 Charts:高层接口,以简单方式绘制复杂统计图- Plotting:中层接口,用于组装图形元素- Models:底层接口,为开发者提供最大灵活性首先bokeh图举例如下: 个人认为绘图基本框架可以为...import HoverTool) - crosshair:十字叉 3. hover提示框内容设置 from bokeh.models import HoverTool hover=HoverTool...color是线+填充颜色,同时上色,若分别上色,参数如下) fill_color,fill_alpha, line_color,line_alpha,line_dash...ColumnDataSource()方法有一个参数为data,data重要有以下几种类型:(1)data为字典 (2)data为PandasDataFrame (3)data为PandasDataFrame

2K20

手把手|在Python中用Bokeh实现交互式数据可视化

—“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python数据科学家们强大能力。...在这里,你可以综合各种视觉元素(点、圆、线、补丁和许多其它元素)和工具(悬停、缩放、保存、重置和其它工具)来创建可视化。 使用BokehPlotting接口创建图表自带一组默认工具和视觉效果。...:如线、角和圆弧、椭圆、图像、补丁以及许多其它图。...绘图范例-2:将两种视觉元素合并在一张图中 from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show # 输出到电脑屏幕上 output_notebook...import figure, output_notebook, show from bokeh.models import HoverTool, BoxSelectTool #For enabling

10.5K50

Python数据可视化:5段代码搞定散点图绘制与使用,值得收藏

特点是能直观表现出影响因素和预测对象之间总体关系趋势。优点是能通过直观醒目的图形方式反映变量间关系变化形态,以便决定用何种数学表达方式来模拟变量之间关系。...如果变量之间不存在相互关系,那么在散点图上就会表现为随机分布离散点,如果存在某种相关性,那么大部分数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。...关于这两个方法参数说明如下。 p.circle(x, y, **kwargs)参数说明。...中画布可通过多种布局方式进行显示; 通过配置参数BoxSelectTool,在图中用鼠标选择数据,采用不同方式进行交互。...中画布可通过多种布局方式进行显示:通过配置视图参数,在视图中进行交互可视化。

5.4K61

什么是折线图?怎样用Python绘制?怎么用?终于有人讲明白了

01 概述 折线图(Line)是将排列在工作表列或行中数据进行绘制后形成线状图形。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化连续数据,非常适用于显示在相等时间间隔下数据趋势。...在折线图中,数据是递增还是递减、增减速率、增减规律(周期性、螺旋性等)、峰值等特征都可以清晰地反映出来。...所以,折线图常用来分析数据随时间变化趋势,也可用来分析多组数据随时间变化相互作用和相互影响。 例如,可用来分析某类商品或是某几类相关商品随时间变化销售情况,从而进一步预测未来销售情况。...在折线图中,一般水平轴(x轴)用来表示时间推移,并且间隔相同;而垂直轴(y轴)代表不同时刻数据大小。如图0所示。 ? ▲图0 折线图 02 实例 折线图代码示例如下所示。...import HoverTool, TapTool from bokeh.layouts import gridplot from bokeh.palettes import Viridis6

2K10

什么是气泡图?怎样用Python绘制?有什么用?终于有人讲明白了

排列在工作表列中数据(第一列中列出x值,在相邻列中列出相应y值和气泡大小值)可以绘制在气泡图中。  ...另一种使用气泡元素流行方法是使用气泡地图。在气泡地图中,x和y分别代表一个地理位置经纬坐标。在不要求定位非常精确情况下,气泡地图可以将数据相对集中度完美地体现在地理背景中。  ...▲图3 代码示例②运行结果  代码示例②第92行采用models接口进行气泡绘制,并使用滑块控件进行不同年份数据回调,拖动图中滑动块可以动态显示不同年份数据;鼠标悬停在气泡上可以查看是哪个国家数据...关于作者:屈希峰,资深Python工程师,Bokeh领域实践者和布道者,对Bokeh有深入研究。擅长Flask、MongoDB、Sklearn等技术,实践经验丰富。...本文摘编自《Python数据可视化:基于Bokeh可视化绘图》,经出版方授权发布。

1.6K40

使用bokeh-scala进行数据可视化(2)

目录 前言 几种高级可视化图表 总结 一、前言        之前已经简单介绍过一次如何使用Bokeh-scala进行数据可视化(见使用bokeh-scala进行数据可视化),以及如何在Geotrellis...中进行分布式下空间数据可视化(见geotrellis使用(十五)使用Bokeh进行栅格数据可视化统计),但是之前介绍只是简单线、圆圈等可视化方式,本文位大家介绍几种高级可视化图表。...这里需要特别说明是xs和ys内部又由多个List组成,这样相当于每个List对应上图中一种颜色。...2.4地图        有时候需要在地图中添加城市等坐标点信息,这个在Bokeh中也很容易实现,代码如下: new GMapPlot().x_range(xdr).y_range(ydr).tools...2.5交互式信息提示        如果在鼠标移动到某个图元时候能够动态提示相应信息,这样会带来很好客户体验,在Bokeh中实现起来也很容易,只需要添加一个HoverTool工具即可,实现代码如下

2.1K70

Python Bokeh 库进行数据可视化实用指南

主要是Bokeh提供了两个界面层次,简单易上手。...pandas_bokeh.output_file(文件名) Hovertool 用于在我们使用鼠标指针悬停在数据上时显示值, ColumnDataSource 是 DataFrame Bokeh...from Bokeh.models import HoverTool, ColumnDataSource 绘制图表语法 使用Pandas Bokeh 现在,通过以下代码将Bokeh绘图库用于 Pandas...output_file('abc.html') 使用Bokeh库主题 Bokeh主题有一组预定义设计,可以将它们应用到您图中Bokeh 提供了五个内置主题。...对象共有的三组主要属性: 线属性 填充属性 文本属性 基本造型 我将只添加自定义图表所需代码,您可以根据需要添加代码。最后,我将展示带有演示代码图表,以便清楚地理解。

5.3K50

python主题LDA建模和t-SNE可视化

我们将首先介绍主题建模和t-SNE,然后将这些技术应用于两个数据集:20个新闻组和推文。 什么是主题建模? 主题模型是一套算法/统计模型,可以揭示文档集中隐藏主题。...如果你有一个更大数据集,你可以扩大你硬件,调整参数(例如,sklearnt-SNE中angle参数),或尝试替代(如LargeVis,其作者声称“与tSNE比较,LargeVis显着降低了图形构建步骤计算成本...首先我们做一些设置工作(导入类和函数,设置参数等): import numpy as np import bokeh.plotting as bp from bokeh.plotting import...save from bokeh.models import HoverTool n_top_words = 5 # number of keywords we show # 20 colors colormap...推文示例 Twitter已成为最受欢迎新闻和社交网络服务(SNS)平台之一。在上一篇博客实时Twitter趋势发现中,我们讨论了如何实时可视化Twitter趋势

1.3K31

如何在Python中用Bokeh实现交互式数据可视化?

引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办SciPy 2015会议上一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python...模块(Models):一个低级接口(low-level interface),为应用程序开发人员提供最大灵活性。 本文中,我们仅涉及前两个接口,图表(Charts)和绘图(Plotting)。...绘图 Plotting是一个中级接口,是以构建视觉符号为核心接口。在这里,你可以综合各种视觉元素(点、圆、线、补丁和许多其它元素)和工具(悬停、缩放、保存、重置和其它工具)来创建可视化。...同样,你可以创建各种其它类型图:如线、角和圆弧、椭圆、图像、补丁以及许多其它图。 绘图范例-2:将两种视觉元素合并在一张图中 ? ? 绘图范例-3:为上图添加一个悬停工具和坐标轴标签 ? ?...绘图范例-4:使用纬度和经度数据来绘制印度地图 注:我已经有一个CSV格式印度边界纬度和经度多边形数据。我将使用该数据来绘图。 在这里,我们将使用补丁绘图,让我们看看下面的命令: ? ?

3K70

交互式数据可视化,在Python中用Bokeh实现

——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python数据科学家们强大能力。...模块(Models):一个低级接口(low-level interface),为应用程序开发人员提供最大灵活性。 本文中,我们仅涉及前两个接口,图表(Charts)和绘图(Plotting)。...图表可视化 为了更好地理解这些步骤,让我举例演示: 绘图范例-1:在Notebook文档中创建二维散点图(正方形标记) 同样,你可以创建各种其它类型图:如线、角和圆弧、椭圆、图像、补丁以及许多其它图...绘图范例-2:将两种视觉元素合并在一张图中 绘图范例-3:为上图添加一个悬停工具和坐标轴标签 绘图范例-4:使用纬度和经度数据来绘制印度地图 注:我已经有一个CSV格式印度边界纬度和经度多边形数据...在这里,我们将使用补丁绘图,让我们看看下面的命令: 结语 在本文中,我们讨论了用Bokeh创建可视化以及如何将可视化结果呈现在Notebook文档、html文档以及bokeh服务器上。

3.1K110

干货:12个案例教你用Python玩转数据可视化(建议收藏)

默认颜色表在matplotlib 2.0中有一些改进,可以在这里查看: http://matplotlib.org/style_changes.html 当然,有些matplotlib颜色表不支持一些不错参数...在下面的截图中,我们可以看到“Day of year 31”文本来自这个工具栏: ? 如你所见,在这个图形底部,还有可以平移和缩放图形装置。 07 创建热图 热图使用一组颜色在矩阵中可视化数据。...Bokeh安装说明在: http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/installation.html 2....as bkh_plt from bokeh.models import HoverTool (2)下面的函数加载了温度数据并按照年和月进行分组: def load(): df = data.Weather.load...帽子矩阵对角元素给出称为杠杆(leverage)特殊度量,杠杆作为水平轴量,可以标识出影响图潜在影响。 在影响图中,影响会决定绘图点大小。影响大点往往具有高残差和杠杆。

3.7K40

手把手教你用Bokeh进行可视化数据分析(附源码)

Bokeh提供了两个常见选项:(1) 生成静态HTML文件,(2) 在Jupyter Notebook中内联呈现可视化。 步骤 3:配置图形界面 你将配置图形,为可视化准备画布。...我们首先将使用两次figure()实例化来分别配置两个关系图形界面,通过一些参数设置来达到目标可视化效果。...totFig正方形点图中参数color通过CategoricalColorMapper进行配置,将green代表胜利,red代表失败。然后使用dict将颜色配置映射到winLoss特征上。...步骤 5:组织布局 图形绘制完毕,我们想将两个绘图进行布局。Bokeh中,可以是使用网格式布局,或者选项卡切换式布局。...我们主要看一下套索和单击是如何操作。 套索 在套索模式下,我们在左图中随意地选择一个范围,可以看到在右图自动地出现了对应数据点。 ?

2.6K20

12个案例教你用Python玩转数据可视化

默认颜色表在matplotlib 2.0中有一些改进,可以在这里查看: http://matplotlib.org/style_changes.html 当然,有些matplotlib颜色表不支持一些不错参数...在下面的截图中,我们可以看到“Day of year 31”文本来自这个工具栏: 如你所见,在这个图形底部,还有可以平移和缩放图形装置。 七、创建热图 热图使用一组颜色在矩阵中可视化数据。...Bokeh安装说明在: http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/installation.html 2....as bkh_plt 7from bokeh.models import HoverTool (2)下面的函数加载了温度数据并按照年和月进行分组: 1def load(): 2 df = data.Weather.load...帽子矩阵对角元素给出称为杠杆(leverage)特殊度量,杠杆作为水平轴量,可以标识出影响图潜在影响。 在影响图中,影响会决定绘图点大小。影响大点往往具有高残差和杠杆。

2.5K30

实战 | 用Python爬取《云南虫谷》3.6万条评论,并做数据统计可视化展示分析,好看!

params = { 'orinum': 30, 'cursor': cursor, 'oriorder': 't' } 这其中四个参数含义如下: orinum 是每次请求评论数量...oriorder 是请求评论排序(t是指按照时间顺序,默认是另外一个最热) 除了上面三个参数外,其实还有一个comment_id,每集都有一个id用于采集对应评论,所以我们还需要研究这个id在哪获取...,所以我们这里是Pandas绘制带交互可视化图,引入环境: import pandas as pd import pandas_bokeh pandas_bokeh.output_notebook(...) pd.set_option('plotting.backend', 'pandas_bokeh') 接下来,正式数据统计与可视化展示开始 from bokeh.transform import...STOPWORDS.copy() for stopWord in stopWords: stopwords.add(stopWord) # 就下面代码,即可获取满足类型要求参数

1.2K10
领券