from bokeh.io import output_notebook, show from bokeh.plotting import figure output_notebook() import scipy.special from bokeh.layouts import gridplot from bokeh.plotting import figure, show, output_file p = figure(title="charges分布",tools="save", background_fill_color="#E8DDCB") hist, edges = np.histogram(data.charges) p.quad(top=hist, bottom=0, left=edges[:-1], right=edges[1:], fill_color="#036564", line_color="#033649") p.xaxis.axis_label = 'x' p.yaxis.axis_label = 'Pr(x)' show(p)

这段代码使用了Bokeh库来创建一个直方图，显示数据集中的"charges"列的分布情况。

首先，使用`from`语句导入了需要的库，包括Bokeh、numpy和scipy.special。然后，调用`output_notebook()`方法将图形输出到notebook中。

接下来，创建一个名为`p`的图形对象，设置了标题和背景颜色，并使用`np.histogram()`函数计算数据集中"charges"列的直方图。然后，使用`p.quad()`方法创建一个矩形来表示每个直方条，设置了填充颜色和边框颜色。

最后，设置了x和y轴的标签，并调用`show(p)`方法将图形显示出来。

相关问题

from bokeh.plotting import figure, show

好的，那您再试一下这段代码，看看问题是否已经解决了：

import random
from bokeh.plotting import figure, show

# 生成一些数据(x为1-16,y为随机值) 
x = list(range(0, 26))
y = random.sample(range(0, 100), 26)

# 生成与y相关的RGB十六进制颜色列表 
colors = [f"#{255:02x}{ int((value * 255) / 100):02x}{255:02x}" for value in y]

# 创建图表 
p = figure(
    title="Vectorized colors example",
    sizing_mode="stretch_width",
    max_width=500,
    height=250,
)

# 添加折线图和散点图 
line = p.line(x, y, line_color="blue", line_width=1)
circle = p.circle(x, y, fill_color=colors, line_color="blue", size=15)

# 展示图片 
show(p)

解释from bokeh.layouts import gridplot from bokeh.models import CDSView, ColumnDataSource, IndexFilter from bokeh.plotting import figure, show # 创建ColumnDataSource source = ColumnDataSource(data=dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[1, 2, 3, 4, 5])) # 筛选index=[0,2,4] view = CDSView(source=source, filters=[IndexFilter([0,2,4])]) # 自定义工具栏 tools = ["box_select", "hover", "reset"] # 创建全数据图 p = figure(height=300, width=300, tools=tools) p.circle(x="x", y="y", size=10, hover_color="red", source=source) # 创建筛选数据图 p_filtered = figure(height=300, width=300, tools=tools) p_filtered.circle(x="x", y="y", size=10, hover_color="red", source=source, view=view) # 共同显示 show(gridplot([[p, p_filtered]]))

这段代码展示了如何使用 Bokeh 库创建两个散点图，一个是全数据图，另一个是筛选数据图。在代码中，首先通过创建 ColumnDataSource 对象来存储散点图的数据。然后使用 IndexFilter 对象来筛选出 index 为 0、2、4 的数据。接着，使用 CDSView 对象来将 ColumnDataSource 对象和 IndexFilter 对象关联起来，创建一个视图。在全数据图和筛选数据图的创建中，都使用了相同的 ColumnDataSource 对象。在筛选数据图的创建中，我们将之前创建的视图传递给了 source 的 view 参数。最后，使用 gridplot 函数将两个散点图组合到一起，并使用 show 函数展示出来。