Как мне создать интерактивный график в Python, который генерирует новый график в зависимости от того, где я нажал? - PullRequest
Новая
       19

Как мне создать интерактивный график в Python, который генерирует новый график в зависимости от того, где я нажал?

2 голосов
/ 17 апреля 2019

У меня есть данные о продажах по магазинам, за каждый месяц и по разным категориям товаров.

Скажем, у меня есть тепловая карта объемов продаж по магазинам и месяцам по обоим осям.

Теперь, когдаЯ нажимаю на тепловую карту в месте, соответствующем конкретному магазину и месяцу, мне нужен новый сгенерированный барплот, который показывает объемы продаж каждой категории в этом месяце и магазине.

Я сделал нечто подобное в SAS VA.Я считаю, что это называется эффектом взаимодействия.

Я попытался найти документацию по matplotlib и пока что ничего полезного не получил.

1 Ответ

2 голосов
/ 17 апреля 2019

Вот пример, как вы могли бы сделать это в Bokeh v1.1.0 

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import TapTool, CustomJS, ColumnDataSource, Row, ColorBar, LinearColorMapper, BasicTicker
from bokeh.models.sources import ColumnDataSource
from bokeh.transform import transform
from bokeh.palettes import Viridis256
import random

stores = ["store 1", "store 2", "store 3"]
months = ["january", "fabruary", "march"]
x = ["store 1", "store 2", "store 3", "store 1", "store 2", "store 3", "store 1", "store 2", "store 3"]
y = ["january", "january", "january", "fabruary", "fabruary", "fabruary", "march", "march", "march"]
colors = ["#0B486B", "#79BD9A", "#CFF09E", "#79BD9A", "#0B486B", "#79BD9A", "#CFF09E", "#79BD9A", "#0B486B" ]

p1 = figure(title = "Categorical Heatmap", tools = "tap", toolbar_location = None,
            x_range = stores, y_range = months)
p1.rect(x = x, y = y, color = colors, width = 1, height = 1)

categories = ['shoes', 'pants', 'suits']
category_sales = {}
for store in stores:
    category_sales[store] = {}
    for month in months:
        category_sales[store][month] = [random.choice([i for i in range(10000)]) for r in range(3)]

dummy_category_sales = [1000, 1100, 1200]
data = {'x': categories, 'y': dummy_category_sales}
source = ColumnDataSource(data)

p2 = figure(x_range = categories)
bars = p2.vbar(x = 'x', top = 'y', source = source, bottom = 0, width = 0.5)
bars.visible = False

code = '''if (cb_data.source.selected.indices.length > 0){
            bars.visible = true;
            selected_index = cb_data.source.selected.indices[0];    
            store = cb_data.source.data['x'][selected_index]
            month = cb_data.source.data['y'][selected_index]

            bars.data_source.data['y'] = category_sales[store][month]
            bars.data_source.change.emit(); 
        }'''

p1.select_one(TapTool).callback = CustomJS(args = dict(bars = bars, category_sales = category_sales), code = code)

plots = Row(p1, p2)
show(plots)

Результат:

enter image description here

...