Python中的 bokeh.plotting.figure.circle()函数介绍

bokeh.plotting.figure.circle()函数是Bokeh绘图库中用于绘制散点图的函数，以圆圈的形式显示数据点。该函数可以指定数据点的位置、大小、填充颜色、边框颜色等属性。该函数的详细参数如下：

circle(x, y, size=4, angle=0.0, fill_alpha=1.0, line_alpha=1.0, color=None, line_color=None, fill_color=None, legend=None, source=None, **kwargs)

• x：数据点的x坐标，可以是一个标量、一个列表或一个数组。
• y：数据点的y坐标，可以是一个标量、一个列表或一个数组。
• size：数据点的大小，可以是一个标量或一个数组，默认为4。
• angle：数据点的旋转角度，以弧度为单位，默认为0.0。
• fill_alpha：数据点的填充透明度（0~1之间），默认为1.0。
• line_alpha：数据点边框的透明度（0~1之间），默认为1.0。
• color：数据点的颜色，可以是一个字符串（如“red”）或RGB颜色值（如(255, 0, 0)），默认为蓝色。
• line_color：数据点边框的颜色，同color参数，默认为蓝色。
• fill_color：数据点的填充颜色（圆圈内部的颜色），同color参数，默认为蓝色。
• legend：数据点的图例标签。
• source：数据点的数据源。

使用示例：

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个散点图
p = figure(width=400, height=400)
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=10, color="red", alpha=0.5)

show(p)

说明：

以上代码将创建一个散点图，横坐标为[1,2,3,4,5]，纵坐标为[6,7,2,4,5]，并将散点的大小设置为10，颜色设置为红色，透明度为0.5。最后使用show()函数将图形显示出来。

Markdown格式代码片段如下：

# Python中的 bokeh.plotting.figure.circle()函数介绍

bokeh.plotting.figure.circle()函数是Bokeh绘图库中用于绘制散点图的函数，以圆圈的形式显示数据点。该函数可以指定数据点的位置、大小、填充颜色、边框颜色等属性。该函数的详细参数如下：

```python
circle(x, y, size=4, angle=0.0, fill_alpha=1.0, line_alpha=1.0, color=None, line_color=None, fill_color=None, legend=None, source=None, **kwargs)

• x：数据点的x坐标，可以是一个标量、一个列表或一个数组。
• y：数据点的y坐标，可以是一个标量、一个列表或一个数组。
• size：数据点的大小，可以是一个标量或一个数组，默认为4。
• angle：数据点的旋转角度，以弧度为单位，默认为0.0。
• fill_alpha：数据点的填充透明度（0~1之间），默认为1.0。
• line_alpha：数据点边框的透明度（0~1之间），默认为1.0。
• color：数据点的颜色，可以是一个字符串（如“red”）或RGB颜色值（如(255, 0, 0)），默认为蓝色。
• line_color：数据点边框的颜色，同color参数，默认为蓝色。
• fill_color：数据点的填充颜色（圆圈内部的颜色），同color参数，默认为蓝色。
• legend：数据点的图例标签。
• source：数据点的数据源。

使用示例：

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个散点图
p = figure(width=400, height=400)
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=10, color="red", alpha=0.5)

show(p)

说明：

以上代码将创建一个散点图，横坐标为[1,2,3,4,5]，纵坐标为[6,7,2,4,5]，并将散点的大小设置为10，颜色设置为红色，透明度为0.5。最后使用show()函数将图形显示出来。