Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Отрегулировать размер маркера matplotlib в боке?

Я смотрел на этот пример графика рассеяния matplotlib: https://matplotlib.org/examples/shapes_and_collections/scatter_demo.html

"""
Simple demo of a scatter plot.
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2  # 0 to 15 point radii

plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)
plt.show()

Он генерирует эту цифру:  введите описание изображения здесь

Я попытался сделать то же самое в Bokeh, используя matplotlib:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from bokeh.plotting import output_file, show
from bokeh import mpl

N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2  # 0 to 15 point radii

plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)

output_file("scatter_demo.html")

show(mpl.to_bokeh())

Но он генерирует эту цифру:  введите описание изображения здесь

Как отрегулировать радиусы кругов? Я уверен, что этого можно добиться с помощью чистого боке, но я хочу сделать более продвинутый сюжет с боке, который основан на Matplotlib, поэтому я хочу использовать show(mpl.to_bokeh()). Спасибо!

Также я получаю это предупреждение при запуске скрипта Bokeh:

/Users/tc9/lib/python3.6/site-packages/bokeh/core/compat/bokeh_renderer.py:263: UserWarning: Path marker shapes currently not handled, defaulting to Circle
  warnings.warn("Path marker shapes currently not handled, defaulting to Circle")
/Users/tc9/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/artist.py:233: MatplotlibDeprecationWarning: get_axes has been deprecated in mpl 1.5, please use the
axes property.  A removal date has not been set.
  stacklevel=1)

РЕДАКТИРОВАТЬ: Эквивалентный демонстрационный пример диаграммы рассеяния Bokeh находится здесь: http://docs.bokeh.org/en/latest/docs/gallery/color_scatter.html

Он дает такую ​​цифру:  введите описание изображения здесь


Ответы:


1

Я вынужден сообщить вам, что с Bokeh 0.12.5 (который будет выпущен позже на этой неделе) поддержка совместимости MPL Bokeh полностью устарела. Он будет полностью удален в связи с выпуском Bokeh 1.0 и не будет получать никаких обновлений за это время (все примеры и документы, относящиеся к нему, также будут удалены).

Возможно, что в будущем строгий и стандартизированный стандарт MPL JSON позволит новому отдельному проекту обеспечить эту возможность удобным для обслуживания способом.

21.03.2017
  • Я полностью прибегаю к боке и пытаюсь добиться с его помощью сюжетов, похожих на те, что выглядят. В любом случае Matplotlib не может обрабатывать миллионы точек. Для этого мне нужно заглянуть в Datashader. Боке классное! Спасибо за разработку! Кривая обучения не слишком крутая. 21.03.2017
  • Спасибо за добрые слова. Загляните в список рассылки, если мы когда-нибудь сможем помочь groups.google .com / a / континуум.io / forum / #! forum / bokeh 21.03.2017
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..