Bokeh: Bokeh documentation — Bokeh 3.1.0 Documentation

‎App Store: Blur Bokeh

Описание

Create nice social media profile picture with the app.
Show to your friend to amaze them.
Print and frame as unique gift ideas.
Send it to your loved one.
User friendly and easy to use!

Create your own Blur Bokeh photos without DSLR camera. You can have bokeh photo instantly with this app. Transforms your photo into various gorgeous effects by adding bokeh to your photo! All beautiful effects are designed together by professional photographers and real artists to provide you the most amazing effect to your photo.

Key Features :
1. Instant effects.
2. Erase unwanted bokeh on your face.
3. Live camera effects.
4. Share to INSTAGRAM / FACEBOOK / TWITTER / WEIBO / LINE / WECHAT.
5. Save to photo album.

Contact us at [email protected] for any feedback or idea to improve the app.

Some information about Bokeh:
Bokeh is originally pronounced in Japanese for blur effect produced in out of focus image by a lens.

Different shapes of bokeh can be produced from lens aberrations and aperture shape. Bokeh effects can show depth of field of a photo.

24 нояб. 2017 г.

Версия 1.10

This app has been updated by Apple to display the Apple Watch app icon.

Fix crash in iOS 11.

Оценки и отзывы

Оценок: 5

Как на скринах

Эффекты как на скринах. Очень похожи друг на друга. Но вроде все работает, не глючит.

Не работает!!!!

Не сохраняет каждый раз! И полностью идентичено photojus

Перестало работать

Исправьте приложение!!! Раньше работало без нареканий, сейчас вылетает сразу же, после того, как пытаешься ластиком уменьшить слой и сохранить изменения!!

Разработчик Nine Curves не сообщил Apple о своей политике конфиденциальности и используемых им способах обработки данных.

Нет сведений

Разработчик будет обязан предоставить сведения о конфиденциальности при отправке следующего обновления приложения.

Информация

Провайдер

Nine Curves

Размер

106,8 МБ

Категория

Развлечения

Возраст

4+

Copyright

© Nine Curves

Цена

279,00 ₽

• Поддержка приложения

Поддерживается

Другие приложения этого разработчика

Вам может понравиться

Интерактивная визуализация данных с использованием Bokeh — Мартын-Назаров Кирилл

Bokeh гордится тем, что является библиотекой для интерактивной визуализации данных. В отличие от популярных аналогов в области визуализации Python, таких как Matplotlib и Seaborn, Bokeh отображает свою графику с помощью HTML и JavaScript. Это делает его отличным кандидатом для создания веб-панелей и приложений. Тем не менее, это не менее мощный инструмент для изучения и понимания ваших данных или создания красивых пользовательских диаграмм для проекта, или отчета.

Прежде чем приступить к работе, нам необходимо, соответственно, установить определенные библиотеки, а именно: pandas, numpy и bokeh. Всего есть несколько способов сделать инфографику в Bokeh:
1.output_file(‘filename.html’) — запишет инфографику в статический HTML-файл.
2.output_notebook() — отобразит инфографику непосредственно в Jupyter Notebook.
Важно отметить, что ни одна из функций не отображает визуализацию. Этого не произойдет, пока не будет вызвана функция show(). Однако они гарантируют, что при вызове show() визуализация появится там, где вы хотите. И так как я буду работать в привычном для меня PyCharm, то я буду использовать первый способ. Давайте же создадим первую фигуру:

from bokeh.io import output_file
from bokeh.plotting import figure, show
# Рисунок будет отображен в статическом HTML-файле
output_file('Создание_первой_фигуры.html',
            title='Empty Bokeh Figure')
# Настроить общий объект figure()
fig = figure()
# Посмотрите, как это выглядит
show(fig)

Результат:

Как видите, новое окно браузера открылось с вкладкой под названием Empty Bokeh Figure и пустой фигурой, а сам созданный файл с именем «Создание_первой_фигуры.html» появился в папке с проектом.

Теперь, когда вы знаете, как создавать и просматривать общую фигуру Bokeh в браузере, пора узнать больше о том, как настроить объект figure(). Объект figure() — это не только основа визуализации данных, но и объект, который открывает все доступные инструменты Bokeh для инфографики. Figure Bokeh является подклассом объекта Bokeh Plot, который предоставляет многие параметры, которые позволяют настраивать эстетические элементы инфографики.

Чтобы вы могли получить представление о доступных параметрах настройки, давайте создадим самую уродливую инфографику на свете:

from bokeh.plotting import figure, show
output_file('Подготовка_фигуры_к_данным.html',
            title='Bokeh Figure')
fig = figure(background_fill_color='gray',
             background_fill_alpha=0.5,
             border_fill_color='blue',
             border_fill_alpha=0.25,
             plot_height=300,
             plot_width=500,
             x_axis_label='X Label',
             x_axis_type='datetime',
             x_axis_location='above',
             x_range=('2018-01-01', '2018-06-30'),
             y_axis_label='Y Label',
             y_axis_type='linear',
             y_axis_location='left',
             y_range=(0, 100),
             title='Example Figure',
             title_location='right',
             toolbar_location='below',
             tools='save')
show(fig)

Результат:

Пустая фигура не так уж и интересна, поэтому давайте посмотрим на глифы. Глиф — это векторизованная графическая форма или маркер, который используется для представления ваших данных в виде круга или квадрата. Начнем с очень простого примера, нарисовав несколько точек на координатной сетке x-y:

#РИСОВАНИЕ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ ГЛИФОВ
#Создание первых данных
from bokeh.io import output_file
from bokeh.plotting import figure, show
# Мои данные о координатах x-y
x = [1, 2, 1]
y = [1, 1, 2]
output_file('Рисование_данных_с_помощью_глифов1.html', title='First Glyphs')
# Создайте фигуру без панели инструментов и диапазонов осей
fig = figure(title='My Coordinates',
             plot_height=300, plot_width=300,
             x_range=(0, 3), y_range=(0, 3),
             toolbar_location=None)
# Нарисуйте координаты в виде кругов
fig.circle(x=x, y=y,
           color='green', size=10, alpha=0.5)
# Показать сюжет
show(fig)

Результат:

Как только ваша фигура будет создана, вы сможете увидеть, как ее можно использовать для рисования данных координат x-y с использованием настраиваемых круговых глифов. Помимо этого, глифы можно комбинировать по мере необходимости, чтобы соответствовать вашим потребностям в визуализации. Допустим, я хочу создать визуализацию, которая показывает, сколько слов я написал за день, чтобы сделать этот руководство, с наложенной линией тренда совокупного количества слов:

#Создание вторых данных
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show
# Мои данные о подсчете слов
day_num = np.linspace(1, 10, 10)
daily_words = [450, 628, 488, 210, 287, 791, 508, 639, 397, 943]
cumulative_words = np.cumsum(daily_words)
output_file('Рисование_данных_с_помощью_глифов2.html', title='First Glyphs')
# Создаем фигуру с осью x типа datetime
fig = figure(title='My Tutorial Progress',
             plot_height=400, plot_width=700,
             x_axis_label='Day Number', y_axis_label='Words Written',
             x_minor_ticks=2, y_range=(0, 6000),
             toolbar_location=None)
# Ежедневные слова будут представлены в виде вертикальных полос (столбцов)
fig.
  vbar(x=day_num, bottom=0, top=daily_words,
         color='blue', width=0.75,
         legend='Daily')
# Накопленная сумма будет линией тренда
fig.line(x=day_num, y=cumulative_words,
         color='gray', line_width=1,
         legend='Cumulative')
# Поместите легенду в левый верхний угол
fig.legend.location = 'top_left'
# Давайте проверим
show(fig)

Результат:

Чтобы объединить столбцы и линии на рисунке, они просто создаются с использованием одного и того же объекта figure (). Кроме того, вы можете увидеть выше, как легко можно создать легенду, задав свойство легенды для каждого глифа. Затем легенда была перемещена в верхний левый угол графика путем присвоения ‘top_left’ значению fig.legend.location.

Каждый раз, когда вы изучаете новую библиотеку визуализации, рекомендуется начинать с некоторых данных из знакомой вам области. Поэтому, в остальных примерах будут использоваться общедоступные данные из Kaggle, который содержит информацию о сезоне 2017-18 Национальной баскетбольной ассоциации (НБА), а именно:

•2017-18_playerBoxScore. csv: снимки статистики игроков по играм;
•2017-18_teamBoxScore.csv: снимки статистики команд по играм;
•2017-18_standings.csv: ежедневное командное положение и рейтинги.
Эти файлы я, соответственно, скачал и разместил в папку с проектом. После чего, они были прочитаны с помощью Pandas DataFrame, используя следующие команды:

import pandas as pd
# Прочитать csv файлы
player_stats = pd.read_csv('2017-18_playerBoxScore.csv', parse_dates=['gmDate'])
team_stats = pd.read_csv('2017-18_teamBoxScore.csv', parse_dates=['gmDate'])
standings = pd.read_csv('2017-18_standings.csv', parse_dates=['stDate'])
print(player_stats)

Этот фрагмент кода считывает данные из трех файлов CSV и автоматически интерпретирует столбцы даты как объекты datetime. Ну и print был применен для того, чтобы проверить, что он выведет, да и считывает ли данные в целом или нет. Результат:

В приведенных выше примерах для представления данных использовались списки Python и массивы Numpy и Bokeh хорошо оснащено для обработки этих типов данных. Однако, когда дело доходит до данных в Python, вы, скорее всего, встретите словари Python и Pandas DataFrames, особенно если вы читаете данные из файла или внешнего источника данных. Bokeh хорошо оснащен для работы с этими более сложными структурами данных и даже имеет встроенные функции для их обработки, а именно ColumnDataSource. Вы можете спросить себя: «Зачем использовать ColumnDataSource, если Bokeh может напрямую взаимодействовать с другими типами данных?» Во-первых, ссылаетесь ли вы напрямую на список, массив, словарь или DataFrame, Bokeh за кулисами все равно превратит его в ColumnDataSource. Что еще более важно, ColumnDataSource значительно упрощает реализацию интерактивных возможностей Bokeh. ColumnDataSource лежит в основе передачи данных глифам, которые вы используете для визуализации.Его основная функция — отображать имена столбцам ваших данных. Это упрощает использование ссылок на элементы данных при построении визуализации. Это также упрощает то же самое для Bokeh при создании визуализации. Давайте начнем с визуализации гонки за первое место в Западной конференции НБА в 2017–2018 годах между действующим чемпионом Golden State Warriors и претендентом Houston Rockets. Ежедневные записи о победах и поражениях этих двух команд хранятся в DataFrame с именем west_top_2:

#ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОБЪЕКТА ColumnDataSource
#Пример 1
west_top_2 = (standings[(standings['teamAbbr'] == 'HOU') | (standings['teamAbbr'] == 'GS')]
              .loc[:, ['stDate', 'teamAbbr', 'gameWon']]
             .sort_values(['teamAbbr','stDate']))
print(west_top_2.head())

Результат:

Отсюда вы можете загрузить этот DataFrame в два объекта ColumnDataSource и визуализировать гонку:

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource
# Output to file
output_file('west-top-2-standings-race1. html',
            title='Western Conference Top 2 Teams Wins Race')
# Isolate the data for the Rockets and Warriors
rockets_data = west_top_2[west_top_2['teamAbbr'] == 'HOU']
warriors_data = west_top_2[west_top_2['teamAbbr'] == 'GS']
# Create a ColumnDataSource object for each team
rockets_cds = ColumnDataSource(rockets_data)
warriors_cds = ColumnDataSource(warriors_data)
# Create and configure the figure
fig = figure(x_axis_type='datetime',
             plot_height=300, plot_width=600,
             title='Western Conference Top 2 Teams Wins Race, 2017-18',
             x_axis_label='Date', y_axis_label='Wins',
             toolbar_location=None)
# Render the race as step lines
fig.step('stDate', 'gameWon',
         color='#CE1141', legend='Rockets',
         source=rockets_cds)
fig.step('stDate', 'gameWon',
         color='#006BB6', legend='Warriors',
         source=warriors_cds)
# Move the legend to the upper left corner
fig. legend.location = 'top_left'
# Show the plot
show(fig)

Результат:

Обратите внимание на ссылки на соответствующие объекты ColumnDataSource при создании двух строк. Вы просто передаете исходные имена столбцов в качестве входных параметров и указываете, какой ColumnDataSource использовать через свойство источника. Визуализация показывает напряженную гонку на протяжении всего сезона, Warriors создают довольно большую подушку в середине сезона. Тем не менее, небольшой спад в конце сезона позволил Rockets наверстать упущенное и в конечном итоге превзойти защищающихся чемпионов и завершить сезон посевным номером один в Западной конференции.
В предыдущем примере были созданы два объекта ColumnDataSource, по одному из подмножества фрейма данных west_top_2. В следующем примере будет воссоздан тот же вывод из одного ColumnDataSource на основе всего west_top_2 с использованием GroupFilter, который создает представление для данных:

#Пример 2
from bokeh. plotting import figure, show
from bokeh.io import output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource, CDSView, GroupFilter
# Вывод в файл
output_file('west-top-2-standings-race2.html',
            title='Western Conference Top 2 Teams Wins Race')
# Создать ColumnDataSource
west_cds = ColumnDataSource(west_top_2)
# Создайте представления для каждой команды
rockets_view = CDSView(source=west_cds,
                       filters=[GroupFilter(column_name='teamAbbr', group='HOU')])
warriors_view = CDSView(source=west_cds,
                        filters=[GroupFilter(column_name='teamAbbr', group='GS')])
# Создаем и настраиваем фигуру
west_fig = figure(x_axis_type='datetime',
                  plot_height=300, plot_width=600,
                  title='Western Conference Top 2 Teams Wins Race, 2017-18',
                  x_axis_label='Date', y_axis_label='Wins',
                  toolbar_location=None)
# Отрисовываем гонку в виде ступенчатых линий
west_fig. step('stDate', 'gameWon',
              source=west_cds, view=rockets_view,
              color='#CE1141', legend='Rockets')
west_fig.step('stDate', 'gameWon',
              source=west_cds, view=warriors_view,
              color='#006BB6', legend='Warriors')
# Переместите легенду в верхний левый угол
west_fig.legend.location = 'top_left'
# Показать сюжет
show(west_fig)

Результат:

Обратите внимание, как GroupFilter передается в CDSView в виде списка. Это позволяет вам комбинировать несколько фильтров вместе, чтобы при необходимости изолировать нужные данные от ColumnDataSource.

В турнирной таблице Восточной конференции в Атлантическом дивизионе остались два соперника: Boston Celtics и Toronto Raptors. Прежде чем повторить шаги, использованные для создания west_top_2, давайте попробуем еще раз протестировать ColumnDataSource, используя то, что вы узнали выше. В этом примере вы увидите, как передать весь DataFrame в ColumnDataSource и создать представления для изоляции соответствующих данных:

#ОРГАНИЗАЦИЯ НЕСКОЛЬКИХ ВИЗУАЛИЗАЦИЙ С ПОМОЩЬЮ МАКЕТОВ
from bokeh. plotting import figure, show
from bokeh.io import output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource, CDSView, GroupFilter
# Вывод в файл
output_file('Организация_нескольких_визуализаций_с_помощью_макетов.html',
            title='Eastern Conference Top 2 Teams Wins Race')
# Создать ColumnDataSource
standings_cds = ColumnDataSource(standings)
# Create views for each team
celtics_view = CDSView(source=standings_cds,
                      filters=[GroupFilter(column_name='teamAbbr',
                                           group='BOS')])
raptors_view = CDSView(source=standings_cds,
                      filters=[GroupFilter(column_name='teamAbbr',
                                           group='TOR')])
# Создаем и настраиваем фигуру
east_fig = figure(x_axis_type='datetime',
           plot_height=300, plot_width=600,
           title='Eastern Conference Top 2 Teams Wins Race, 2017-18',
           x_axis_label='Date', y_axis_label='Wins',
           toolbar_location=None)
# Отрисовываем гонку в виде ступенчатых линий
east_fig. step('stDate', 'gameWon',
              color='#007A33', legend='Celtics',
              source=standings_cds, view=celtics_view)
east_fig.step('stDate', 'gameWon',
              color='#CE1141', legend='Raptors',
              source=standings_cds, view=raptors_view)
# Переместите легенду в верхний левый угол
east_fig.legend.location = 'top_left'
# Показать сюжет
show(east_fig)

Результат:

Реализовать поведение выбора так же просто, как добавить несколько конкретных ключевых слов при объявлении ваших глифов. В следующем примере создается диаграмма разброса, которая связывает общее количество попыток трехочковых бросков игроком с их процентом (для игроков, сделавших не менее 100 трехочковых бросков). Данные могут быть агрегированы из DataFrame player_stats:

#ДОБАВЛЕНИЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
#ВЫБОР ТОЧЕК ДАННЫХ
# Найдите игроков, которые сделали хотя бы 1 трехочковый бросок за сезон
three_takers = player_stats[player_stats['play3PA'] > 0]
# Убрать имена игроков, поместив их в один столбец
three_takers['name'] = [f'{p["playFNm"]} {p["playLNm"]}'
                        for _, p in three_takers. iterrows()]
# Суммируйте общее количество трехочковых попыток и количество попыток для каждого игрока
three_takers = (three_takers.groupby('name')
                            .sum()
                            .loc[:,['play3PA', 'play3PM']]
                            .sort_values('play3PA', ascending=False))
# Отфильтровать всех, кто не сделал хотя бы 100 трехочковых бросков
three_takers = three_takers[three_takers['play3PA'] >= 100].reset_index()
# Добавить столбец с рассчитанным трехбалльным процентом (выполнено / предпринято)
three_takers['pct3PM'] = three_takers['play3PM'] / three_takers['play3PA']
print(three_takers.sample(5))

Результат:

Допустим, вы хотите выбрать группы игроков в раздаче и при этом отключить цвет глифов, представляющих невыбранных игроков:

# Выбор группы игроков в раздаче из полученного DataFrame, при этом отключить цвет глифов
from bokeh. plotting import figure, show
from bokeh.io import output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource, NumeralTickFormatter
# Файл вывода
output_file('Выбор_точек_данных.html',
            title='Three-Point Attempts vs. Percentage')
# Сохраним данные в ColumnDataSource
three_takers_cds = ColumnDataSource(three_takers)
# Укажите инструменты выбора, которые будут доступны
select_tools = ['box_select', 'lasso_select', 'poly_select', 'tap', 'reset']
# Создание картинки
fig = figure(plot_height=400,
             plot_width=600,
             x_axis_label='Three-Point Shots Attempted',
             y_axis_label='Percentage Made',
             title='3PT Shots Attempted vs. Percentage Made (min. 100 3PA), 2017-18',
             toolbar_location='below',
             tools=select_tools)
# Отформатируйте метки делений оси Y в процентах
fig.yaxis[0].formatter = NumeralTickFormatter(format='00.0%')
# Добавить квадрат, представляющий каждого игрока
fig. square(x='play3PA',
           y='pct3PM',
           source=three_takers_cds,
           color='royalblue',
           selection_color='deepskyblue',
           nonselection_color='lightgray',
           nonselection_alpha=0.3)
# Показать результат
show(fig)

Сначала укажите инструменты выбора, которые вы хотите сделать доступными. В приведенном выше примере «box_select», «lasso_select», «poly_select» и «tap» (плюс кнопка сброса) были указаны в списке под названием select_tools. Когда фигура создается, панель инструментов располагается «below» («ниже») графика, и список передается в инструменты, чтобы сделать инструменты, выбранные выше, доступными. Каждый игрок изначально представлен синим квадратным глифом, но при выборе игрока или группы игроков устанавливаются следующие конфигурации:
• Превратите выбранных игроков в темно-синий
• Измените глифы всех невыделенных игроков на светло-серый цвет с непрозрачностью 0,3
Результат:

Таким образом, реализована возможность выбора конкретных точек данных игроков, которые кажутся интересными на моем графике разброса, но что, если вы хотите быстро увидеть, каких отдельных игроков представляет глиф? Один из вариантов — использовать Bokeh HoverTool (), чтобы показывать всплывающую подсказку, когда курсор пересекает пути с глифом. Все, что вам нужно сделать, это добавить в приведенный выше фрагмент кода следующее:

#ДОБАВЛЕНИЕ ДЕЙСТВИЙ ПРИ НАВЕДЕНИИ КУРСОРА
from bokeh.models import HoverTool
output_file('Добавление_действий_при_наведении_курсора.html',
            title='Three-Point Attempts vs. Percentage')
# Отформатируйте всплывающую подсказку
# Отформатируйте всплывающую подсказку
tooltips = [
            ('Player','@name'),
            ('Three-Pointers Made', '@play3PM'),
            ('Three-Pointers Attempted', '@play3PA'),
            ('Three-Point Percentage','@pct3PM{00.0%}'),
           ]
# Настроить рендерер, который будет использоваться при наведении
hover_glyph = fig.circle(x='play3PA', y='pct3PM', source=three_takers_cds,
                         size=15, alpha=0,
                         hover_fill_color='black', hover_alpha=0.5)
# Добавляем HoverTool к фигуре
fig.add_tools(HoverTool(tooltips=tooltips, renderers=[hover_glyph]))
# Показать
show(fig)

HoverTool() немного отличается от инструментов выбора, которые вы видели выше, тем, что у него есть свойства, в частности всплывающие подсказки. Во-первых, вы можете настроить отформатированную всплывающую подсказку, создав список кортежей, содержащих описание и ссылку на ColumnDataSource. Этот список был передан в качестве входных данных в HoverTool(), а затем просто добавлен к рисунку с помощью add_tools(). Для большего подчеркивания игроков при наведении, был создан новый глиф, в данном случае кружков вместо квадратов, и присвоения ему hover_glyph. Обратите внимание, что начальная непрозрачность установлена на ноль, поэтому она невидима, пока курсор не коснется ее. Свойства, которые появляются при наведении курсора, фиксируются путем установки hover_alpha значения 0,5 вместе с hover_fill_color. Теперь вы увидите, как маленький черный кружок появляется над исходным квадратом при наведении курсора на различные маркеры. Вот что произошло:

В этом примере вы увидите две идентичные диаграммы разброса, на которых сравниваются игровые очки и подборы Леброна Джеймса и Кевина Дюранта. Единственная разница будет заключаться в том, что один будет использовать hide в качестве своей click_policy, а другой — mute. Первый шаг — настроить вывод и настроить данные, создав представление для каждого игрока из кадра данных player_stats:

#ВЫДЕЛЕНИЕ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ ЛЕГЕНДЫ
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource, CDSView, GroupFilter
from bokeh.layouts import row
# Вывести в записной книжке
output_file('lebron-vs-durant.html',
            title='LeBron James vs. Kevin Durant')
# Хранить данные в ColumnDataSource
player_gm_stats = ColumnDataSource(player_stats)
# Создайте представление для каждого игрока
lebron_filters = [GroupFilter(column_name='playFNm', group='LeBron'),
                  GroupFilter(column_name='playLNm', group='James')]
lebron_view = CDSView(source=player_gm_stats,
                      filters=lebron_filters)
durant_filters = [GroupFilter(column_name='playFNm', group='Kevin'),
                  GroupFilter(column_name='playLNm', group='Durant')]
durant_view = CDSView(source=player_gm_stats,
                      filters=durant_filters)

Перед созданием рисунков общие параметры рисунка, маркеры и данные могут быть объединены в словари и повторно использованы. Это не только сохраняет избыточность на следующем шаге, но и предоставляет простой способ настроить эти параметры позже, если потребуется:

# Объединить общие аргументы ключевых слов в dicts
common_figure_kwargs = {
    'plot_width': 400,
    'x_axis_label': 'Points',
    'toolbar_location': None,
}
common_circle_kwargs = {
    'x': 'playPTS',
    'y': 'playTRB',
    'source': player_gm_stats,
    'size': 12,
    'alpha': 0.7,
}
common_lebron_kwargs = {
    'view': lebron_view,
    'color': '#002859',
    'legend': 'LeBron James'
}
common_durant_kwargs = {
    'view': durant_view,
    'color': '#FFC324',
    'legend': 'Kevin Durant'
}

Теперь, когда различные свойства установлены, два графика разброса можно построить гораздо более кратко:

# Создайте две фигуры и нарисуйте данные
hide_fig = figure(**common_figure_kwargs,
                  title='Click Legend to HIDE Data',
                  y_axis_label='Rebounds')
hide_fig. circle(**common_circle_kwargs, **common_lebron_kwargs)
hide_fig.circle(**common_circle_kwargs, **common_durant_kwargs)
mute_fig = figure(**common_figure_kwargs, title='Click Legend to MUTE Data')
mute_fig.circle(**common_circle_kwargs, **common_lebron_kwargs,
                muted_alpha=0.1)
mute_fig.circle(**common_circle_kwargs, **common_durant_kwargs,
                muted_alpha=0.1)

Обратите внимание, что у mute_fig есть дополнительный параметр под названием muted_alpha. Этот параметр управляет непрозрачностью маркеров, когда отключение звука используется как click_policy. Наконец, устанавливается click_policy для каждой фигуры, и они отображаются в горизонтальной конфигурации:

# Добавляем интерактивности в легенду
hide_fig.legend.click_policy = 'hide'
mute_fig.legend.click_policy = 'mute'
# Визуализировать
show(row(hide_fig, mute_fig))

Результат:

После того, как легенда размещена, все, что вам нужно сделать, это назначить либо скрыть, либо отключить для свойства фигуры click_policy. Это автоматически превратит вашу базовую легенду в интерактивную легенду. Также обратите внимание, что специально для отключения звука дополнительное свойство muted_alpha было установлено в соответствующих круговых глифах для Леброна Джеймса и Кевина Дюранта. Это определяет визуальный эффект, обусловленный взаимодействием легенды.

Боке (2017) — IMDb

• Актеры и съемочная группа
• Отзывы пользователей 003 TV-MA
• 1ч 32м

РЕЙТИНГ IMDb

5.0/10

7.6 K

ВАША ОЦЕНКА

Воспроизвести трейлер1

:

44

1 Видео

20 Фото

DramaSci-Fi

900 40 Во время романтического отдыха в Исландии молодая американская пара просыпается однажды утром и обнаруживает, что каждый человек на Земля исчезла. Во время романтического отдыха в Исландии молодая американская пара проснулась однажды утром и обнаружила, что все люди на земле исчезли. Во время романтического отдыха в Исландии молодая американская пара проснулась однажды утром и обнаружила, что каждый человек на земле исчезнувший.

• Режиссеры
  • Джеффри Ортвейн
  • Эндрю Салливан
• Сценаристы
  • Джеффри Ортвейн
  • Эндрю Салливан 9000 4
• Звезды
  • Майка Монро
  • Мэтт О’Лири
  • Арнар Йонссон

См. производство, кассовые сборы и информация о компании

РЕЙТИНГ IMDb

5.0/10

7.6K

ВАШ РЕЙТИНГ

• Режиссеры
  • Джеффри Ортвейн
  • Эндрю Салливан
• Писатели
  • Джеффри Ортвейн
  • Эндрю Салливан
• Звезды 9001 2
• Майка Монро
• Мэтт О’Лири
• Арнар Йонссон

• 177Отзывы пользователей
• 36Критик обзоры
• 56Metascore

Подробнее на IMDbPro

• Награды
  • 1 номинация

Видео1

Трейлер 1:44

Смотреть официальный трейлер

Гуннар Хельгасон

Берглинд Рос Сигурдардоттир

• Туристический гид

• Режиссеры
  • Джеффри Ортвейн
  • Эндрю Салливан
• Сценаристы
  • Джеффри Ортвейн
  • Эндрю Салливан
900 03 Весь актерский состав и съемочная группа
• Производство, кассовые сборы и многое другое на IMDbPro

Больше похоже на это

OtherLife

Сигнал

Боке

Глубокое

Я в полном порядке 90 011

Тау

Игла в стеке времени

Вымирание

Burn

Белый, белый день

Frontier(s)

Сопутствующая красота

Сюжетная линия

Знаете ли вы

Отзывы пользователей177

Обзор

Избранный обзор

5/

10

Хотите узнать, как выглядит Исландия? Ну, вы увидите это здесь.

«Райли, это начинает меня пугать. Я знаю, я совсем не понимаю.»

Что, если однажды ты проснешься и поймешь, что ты единственный человек, идущий по этой земле? Вот что испытывают Дженай (Майка Монро) и Райли (Мэтт О’Лири), когда проводят отпуск в Исландии. Поначалу они ведут себя как совершенно обычные туристы. Любоваться природной красотой Исландии, пока Райли фотографирует ее своей старомодной камерой. День, когда они узнают, что они совсем одни, с одной стороны, является началом увлекательного путешествия. Но, с другой стороны, это также разочаровывающая история, в которой они подвергаются целому ряду человеческих реакций. Сначала они испытывают растерянное и паническое настроение, в котором они с тревогой пытаются понять, что происходит. Нет немедленного правдоподобного объяснения внезапному исчезновению населения. Ни трупов, ни следов разрушения. Нет освещения явления, так как все новостные каналы отключены. Никаких постов на новостных сайтах или по электронной почте. Человеческое существование как-то резко обрывается.

Затем они переходят в эйфорическое настроение, понимая, что могут получить все, что пожелают, и место для себя. Они могут выбрать любой из брошенных автомобилей и выбрать дом, который им больше всего нравится. После этого они начинают понимать, что они действительно предоставлены сами себе, и некоторые ситуации могут быть опасными для жизни. Результат. Раздражение, жалость к себе и трения между двумя выжившими. Особенно Дженай впадает в меланхоличное настроение. Больше всего она хочет вернуться домой. Есть только одна проблема. Они застряли на этом необитаемом острове. Она также борется с вопросом «Почему?» вопрос об их положении и имеет ли все это отношение к божественной судьбе. Однако Райли видит в этом новое начало для человечества. Возможность построить новую цивилизацию вместе с ними. Для него это все еще выглядит как туристическая поездка, и он хочет сделать как можно больше снимков живописных мест.

Признаюсь, мои мысли всегда были сосредоточены на ключевом вопросе: «Что бы я сделал в той или иной ситуации?». Попытаться найти машину моей мечты? Выбрать дом моей мечты и ограбить местный магазин электроники, чтобы я мог вооружиться новейшими гаджетами? Полная свобода. Побалую себя всем, что пожелаю, не беспокоясь о цене. Мечты сбываются. Я признаю. Просмотр фильма — это тоже своего рода погружение в вымышленную ситуацию. Единственное, это не должно быть так, чтобы вы полностью потеряли внимание. Именно это и произошло со мной во время просмотра «Боке».

Пожалуй, самым большим недостатком фильма является ограниченное содержание. Там не так много интересного происходит. Большая часть фильма заполнена потрясающими снимками в сопровождении минималистичных звуков фортепиано. Если вы никогда не были в Исландии и не представляете, как она выглядит, у вас наверняка сложится неплохое представление после просмотра этого фильма. Казалось, что «Боке» спонсировалось туристическими офисами Исландии. Прекрасные изображения природы, полной ледников, гейзеров и цветочных полей. Нет препятствий зомби. Никаких ужасающих инопланетян, которые начали вторжение, чтобы завладеть ресурсами земли. В конечном счете, фильм не предлагает никаких объяснений причин всего этого. Подобно Райли и Дженай, вы все еще будете блуждать в темноте по этому поводу.

Единственное, что меня интересовало, так это откуда взялось название фильма. Сначала я подумал, что это исландское выражение. Оказывается, согласно Википедии, этот термин используется в фотографии. Описание выглядит следующим образом: «Эстетическое качество размытия, создаваемого в нерезких частях изображения, создаваемого объективом». Теперь вы можете спросить себя, с чем это связано. Это то, как Райли делает свои фотографии? Или дело в туманном содержании фильма? Еще один вопрос без ответа.

Больше отзывов здесь: http://bit.ly/1KIdQMT

help•8

2

• peterp-450-298716
• 2 апреля 2017 г.

Лучшие подборки

Войдите, чтобы оценить и посмотреть список для персональных рекомендаций

Войдите в систему

• Как фотографии, оставленные Райли в конце фильма, проявлялись и печатались?

Подробнее

• Дата выпуска
  • 24 марта 2017 г. (США)
• Страны происхождения
  • США
  • Исландия
• Официальные сайты
  • Официальный Facebook
  • Официальный сайт
  90 004
• Язык
  • Английский
• Также известен как
• Места съемок
  • Рейкьявик , Исландия (4-й этаж отеля)
• Производственные компании
  • Zealous Pictures
  • Vintage Pictures
  • Verge Pictures
• См. другие кредиты компании на IMDbPro

Технические характеристики

• Время работы

  1 час 32 минуты

• Цвет

901 26 Новости по теме

Внести вклад в эту страницу

Предложить отредактировать или добавить отсутствующий контент

Top Gap

Каков план сюжета на испанском языке для Боке (2017)?

Ответить

Еще для изучения

Недавно просмотренные

У вас нет недавно просмотренных страниц

новейших вопросов о боке –

Задавать вопрос

Bokeh — это библиотека для интерактивной визуализации (включая потоковую передачу или большие наборы данных), предназначенная для современных веб-браузеров для презентаций и языков высокого уровня, таких как Python, Scala и R, для использования.

• Узнать больше…
• Лучшие пользователи
• Синонимы

4693 вопросы

Новейший

Активный

Баунти

Без ответа

Сортировать по

Нет ответов

Ответ не принят

Имеет награду

Отсортировано по

Новейший

Последние действия

Наивысший балл

Самый частый

Щедрость скоро закончится

Отмечен

Мои просматриваемые теги

Следующие теги:

0 голоса

1 отвечать

12 Просмотры

Обновление положения горизонтальной линии на основе значения ползунка в Боке

Я хочу нарисовать график, который имеет как кривые, основанные на данных (x, y), так и горизонтальные линии. Я хочу обновить кривые и линии в зависимости от состояния ползунка. Как я могу это сделать? Я знаю, как обновить…

• питон
• боке

спросил вчера

0 голоса

0 ответы

12 Просмотры

Импорт Div() из модуля в main.py не работает в боке

Я создаю приложение для приборной панели, используя боке. Иерархия пакета ниже: боке_приложение ├── config.py ├── main.py └── шаблоны └── index.html Когда я определяю Div() внутри main.py,…

• HTML
• боке

спросил 2 дня назад

0 голоса

0 ответы

30 Просмотры

Как удалить пустые категории в Боке при использовании hvplot?

У меня есть сюжет с категориями и подкатегориями. Я хочу построить его таким образом, чтобы он не складывался, но я хочу, чтобы категории не отображались, когда их значение отсутствует. Ниже вы можете найти пример кода…

• питон
• панды
• юпитер
• боке
• hvplot

спросил 25 апр в 12:36

-1 голоса

0 ответы

28 Просмотры

Получить данные из выбранного полигона на картограмме

Как я могу получить «значение» выбранного полигона на картограмме? Я хотел бы использовать картограмму в качестве входных данных в интерактивной панели инструментов. Пользователь начнет с выбора…

• питон
• боке
• панель
• геопанда
• лист

спросил 24 апр в 19:20

0 голоса

0 ответы

19 Просмотры

Данные не отображаются на картограмме боке (Python)

Я работаю с данными в следующем формате (см. таблицу ниже), чтобы построить интерактивную хороплет Боке, который позволяет мне 1) настроить источник данных между двумя наборами данных (total_orders, total_revenue)…

• питон
• боке
• интерактивный
• хороплет

спросил 24 апр в 1:51

0 голоса

0 ответы

8 Просмотры

Django не может показать сюжет Bokeh через туннель CloudFlare

Иметь веб-сайт **Django**, доступ к которому осуществляется через переадресацию портов в маршрутизаторе. Django живет на сервере Windows и в счастливом компаньоне с сервером Bokeh. Доступ к IP-адресу сервера на выделенный …

• django
• https
• боке
• cloudflare
• windows-server-2019

спросил 20 апр в 10:56

0 голоса

1 отвечать

25 Просмотры

Набор диаграмм Боке метка оси x

Я создаю страницу диаграмм, используя боке для их построения. У меня есть линейная диаграмма, где мне нужно отобразить по оси x номер недели в году. Итак, вот результат, который я могу построить: Как вы видете …

• питон
• графики
• боке

спросил 20 апр в 8:11

0 голоса

0 ответы

11 Просмотры

Рабочий пример проецирования мозаичных плиток карты боке и точек нужна помощь с полировкой

Вот рабочий пример нажатия на карту боке и обратного вызова. Однако в настоящее время точки не имеют географической привязки и кажутся уменьшенными и появляются в центре карты. В идеале …

• боке
• головиз
• геовьюс
• головиз-панель

спросил 19 апр в 21:40

0 голоса

0 ответы

11 Просмотры

Bokeh MultiChoice Onload с предварительным выбором

Я создаю приложение Bokeh с виджетом MultiChoice, который будет обновлять сюжет. Код отлично работает, когда я выбираю несколько значений, но я не могу реализовать функцию, чтобы (1) сохранить желаемое…

• python-3.x
• боке
• боке

спросил 19 апр в 7:47

0 голоса

0 ответы

7 Просмотры

Как заставить всплывающую подсказку Bokeh hover воспроизводить видео и дольше оставаться активным?

Я использую боке для просмотра кластеров видео. Как сделать так, чтобы всплывающие подсказки боке оставались активными дольше, чтобы можно было щелкнуть мои пользовательские элементы управления представлением всплывающих подсказок?

• linux
• визуализация
• боке

спросил 19 апр в 4:43

0 голоса

1 отвечать

19 Просмотры

Почему для запуска боке в jupyter-lab требуется исходящий доступ к сети?

У меня есть исходящий интерфейс, и я хочу запустить jupyter-lab с боке. Когда этот интерфейс не включен, ячейка, которая должна отображать график, работает, но ничего не отображается. Я должен включить…

• linux
• визуализация
• боке
• jupyter-lab

спросил 19 апр в 4:23

1 голосование

1 отвечать

27 Просмотры

Сохраняйте пределы оси/уровень масштабирования при переключении между двумя графиками Points в holoviews/bokeh в Python

Скажем, у меня есть следующий код, который переключается между двумя графиками holoviews Points на основе радиокнопки. Если щелкнуть по одной из точек, справа появится соответствующий график временного ряда. …

• питон
• боке
• головьюз

спросил 18 апр в 16:58

0 голоса

0 ответы

18 Просмотры

Как отформатировать дату и время как неделю в боке линейной диаграммы

Я создаю линейную диаграмму, используя боке. Мне нужно вставить по оси X номер недели в году. Итак, теперь у меня есть этот код: SQL = «»» ВЫБЕРИТЕ DATEPART (неделя, dataOra) как DateTime, AVG (…

• питон
• боке

спросил 18 апр в 13:32

0 голоса

1 отвечать

26 Просмотры

Как я могу извлечь имена столбцов из ColumnDataSource в Bokeh 2.4.3?

Я создаю графики с помощью функций, и я хотел бы использовать имена столбцов из DF и использовать их в качестве заголовков на диаграмме. Если у меня есть следующее: из bokeh.ploting импортировать фигуру из боке….

• python-3.x
• боке

спросил 18 апр в 7:54

0 голоса

1 отвечать

30 Просмотры

График боке не строится

Этот код почему-то ничего не рисует.