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veit committed Oct 6, 2024
1 parent c1ef60a commit bd2d14c
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Showing 4 changed files with 21 additions and 21 deletions.
6 changes: 3 additions & 3 deletions docs/bokeh/annotations.ipynb
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -714,7 +714,7 @@
"source": [
"### Arrows\n",
"\n",
"Mit der Annotation `Arrow` könnt ihr auf verschiedene Elemente in eurer Zeichnung *zeigen+. Dies kann besonders bei Beschriftungen hilfreich sein.\n",
"Mit der Annotation `Arrow` könnt ihr auf verschiedene Elemente in eurer Zeichnung zeigen. Dies kann besonders bei Beschriftungen hilfreich sein.\n",
"\n",
"So könnt ihr beispielsweise einen Pfeil erstellen, der von `(0,0)` bis `(1,1)` zeigt:\n",
"\n",
Expand Down Expand Up @@ -952,7 +952,7 @@
"source": [
"#### Zusammengesetzte Legenden\n",
"\n",
"Im obigen Beispiel haben wir für jede Glyphenmethode ein anderes Etikett bereitgestellt. Manchmal werden zwei (oder mehr) verschiedene Glyphen mit einer einzigen Datenquelle verwendet. In diesem Fall können zusammengesetzte Legenden erstellt werden. Wenn ihr z.B. eine Sin-Kurve mit einer Linie und einer Markierung plottet, könnt ihr ihnen dieselbe Bezeichnung geben um sie dazu zu bringen, gemeinsam in der Legende zu erscheinen:\n",
"Im obigen Beispiel haben wir für jede Glyphenmethode ein anderes Etikett bereitgestellt. Manchmal werden zwei (oder mehr) verschiedene Glyphen mit einer einzigen Datenquelle verwendet. In diesem Fall können zusammengesetzte Legenden erstellt werden. Wenn ihr z.B. eine Sinuskurve mit einer Linie und einer Markierung plottet, könnt ihr ihnen dieselbe Bezeichnung geben um sie dazu zu bringen, gemeinsam in der Legende zu erscheinen:\n",
"\n",
"``` Python\n",
"p.circle(x, y, legend=\"sin(x)\")\n",
Expand All @@ -974,7 +974,7 @@
"p.add_layout(color_bar, 'right')\n",
"```\n",
"\n",
"Das folgende Beispiel zeigt ein vollständiges Beispiel, in dem auch die Farbzuordnung zur Umwandlung der Glyphenfarbe verwendet wird."
"Im folgenden Beispiel wird die Farbzuordnung auch zur Umwandlung der Glyphenfarbe verwendet."
]
},
{
Expand Down
10 changes: 5 additions & 5 deletions docs/bokeh/embedding-export/flask.rst
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -56,9 +56,9 @@ Exemplarisch betten wir Bokeh-Plots in das `Flask
doc.theme = Theme(filename="theme.yaml")
#. Mit ``bokeh.sampledata.sea_surface_temperature`` werden Beispieldaten
verwendet, die aufgrund ihrer Größe nicht im Bokeh-Paket enthalten sind. Nach
der Installation von Bokeh können diese jedoch mit folgendem Befehl
heruntergeladen werden:
verwendet, die aufgrund ihrer Größe nicht im Bokeh-Paket enthalten sind.
Nach der Installation von Bokeh können diese jedoch mit folgendem Befehl
heruntergeladen werden:

.. code-block:: sh
Expand Down Expand Up @@ -98,8 +98,8 @@ Exemplarisch betten wir Bokeh-Plots in das `Flask
return render_template("embed.html", script=script, framework="Flask")
#. ``script`` und ``framework`` werden anschließend in ein
`Jinja2 <https://jinja.palletsprojects.com/en/3.1.x/>`_-Template :file:`templates/embed.html`
eingebunden, das den Plot anzeigen soll:
`Jinja2 <https://jinja.palletsprojects.com/en/3.1.x/>`_-Template
:file:`templates/embed.html` eingebunden, das den Plot anzeigen soll:

.. code-block:: html

Expand Down
18 changes: 9 additions & 9 deletions docs/bokeh/integration/holoviews/hvplot/examples.ipynb
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -2328,7 +2328,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Mit der `by`-Variable könnt ihr die Daten in einer oder mehreren zusätzlichen Spalten gruppieren. Als Beispiel wird im Folgenden die Abfahrtsverzögerung (`'depdelay'`) als Funktion der `'distance'` dargestellt und die Daten nach `'carrier'` gruppiert:"
"Mit der `by`-Variable könnt ihr die Daten in einer oder mehreren zusätzlichen Spalten gruppieren. Als Beispiel wird im Folgenden die Abfahrtsverzögerung (`\"depdelay\"`) als Funktion der `\"distance\"` dargestellt und die Daten nach `\"carrier\"` gruppiert:"
]
},
{
Expand Down Expand Up @@ -2407,7 +2407,7 @@
"source": [
"Im obigen Beispiel haben wir die x- und y-Achsen explizit angegeben.\n",
"\n",
"Andernfalls würde für die x-Achse die pandas-Indexspalte verwendet werden und für die y-Achse alle Nicht-Index-Spalten mit der Standardbezeichnung `'value'`. Wollt ihr nur die y-Achsenbezeichnung explizit angeben, so steht euch die `value_label`-Option zur Verfügung."
"Andernfalls würde für die x-Achse die pandas-Indexspalte verwendet werden und für die y-Achse alle Nicht-Index-Spalten mit der Standardbezeichnung `value`. Wollt ihr nur die y-Achsenbezeichnung explizit angeben, so steht euch die `value_label`-Option zur Verfügung."
]
},
{
Expand Down Expand Up @@ -2484,7 +2484,7 @@
"source": [
"### Der `hvplot`-Namespace \n",
"\n",
"Statt des k`ind`-Argument können wir auch den `hvplot`-Namespace für den Plotaufruf zu verwenden. Die unterstützten Plottypen lassen sich leicht ermitteln mit der Tab-Vervollständigung, also\n",
"Statt des `kind`-Argument können wir auch den `hvplot`-Namespace für den Plotaufruf zu verwenden. Die unterstützten Plottypen lassen sich leicht ermitteln mit der Tab-Vervollständigung, also\n",
"``` Python\n",
"crime.hvplot.TAB\n",
"```\n",
Expand All @@ -2495,8 +2495,8 @@
"* [bar()](#bar()) zeichnet ein Flächendiagramm ähnlich einem Liniendiagramm, außer dass der Bereich unter der Kurve gefüllt und optional gestapelt wird\n",
"* [bivariate()](#bivariate()) zeichnet ein Flächendiagramm ähnlich einem Liniendiagramm, außer dass der Bereich unter der Kurve gefüllt und optional gestapelt wird\n",
"* [box()](#box()) zeichnet ein [Box-Whisker-Diagramm](https://de.wikipedia.org/wiki/Box-Plot), in dem die Verteilung einer oder mehrerer Variablen verglichen wird\n",
"* `heatmap()`zeichnet Hex-Bins\n",
"* `hexbins()` zeichnet die Verteilung eines oder mehrerer Histogramme als Satz von Containern\n",
"* [heatmap()](#heatmap()) zeichnet Hex-Bins\n",
"* [hexbin()](#hexbin()) zeichnet die Verteilung eines oder mehrerer Histogramme als Satz von Containern\n",
"* `histogram()` zeichnet die Kernel-Dichteschätzung einer oder mehrerer Variablen\n",
"* [kde()](#kde(),-density()) zeichnet die Kernel-Dichteschätzung einer oder mehrerer Variablen\n",
"* `line()` zeichnet ein Liniendiagramm (z.B. für eine Zeitreihe)\n",
Expand Down Expand Up @@ -2956,7 +2956,7 @@
"source": [
"### `step()`\n",
"\n",
"Ein Schrittdiagramm ist einem Liniendiagramm sehr ähnlich, aber anstatt linear zwischen Abtastwerten zu interpolieren, visualisiert das Schrittdiagramm diskrete Schritte. Die Position der Schritte kann mit dem `where`-Schlüsselwort un den Werten `'pre'`, `'mid'` (Standard) und `'post'` gesteuert werden."
"Ein Schrittdiagramm ist einem Liniendiagramm sehr ähnlich, aber anstatt linear zwischen Abtastwerten zu interpolieren, visualisiert das Schrittdiagramm diskrete Schritte. Die Position der Schritte kann mit dem `where`-Schlüsselwort un den Werten `\"pre\"`, `\"mid\"` (Standard) und `\"post\"` gesteuert werden."
]
},
{
Expand Down Expand Up @@ -3171,7 +3171,7 @@
"source": [
"### `heatmap()`\n",
"\n",
"`HeatMap` kann die Beziehung zwischen drei Variablen anzeigen und neben den Variablen `'x'` und `'y'` zusätzlich `'C'` anzeigen. Zusätzlich werden mit der `reduce_function` die Werte für jeden Container aus den Stichproben berechnet."
"`heatmap` kann die Beziehung zwischen drei Variablen anzeigen und neben den Variablen `'x'` und `'y'` zusätzlich `'C'` anzeigen. Zusätzlich werden mit der `reduce_function` die Werte für jeden Container aus den Stichproben berechnet."
]
},
{
Expand Down Expand Up @@ -3318,8 +3318,8 @@
"Das Zeichnen von Verteilungen unterscheidet sich geringfügig von anderen Plots, da sie im einfachen Fall nur eine Variable darstellen. Daher muss bei diesem Plottyp kein `index` oder `x`-Wert angegeben werden, sondern\n",
"\n",
"* deklariert eine einzelne `y`-Variable, z.B. `source.plot.hist(variable)` oder\n",
"* deklariert eine `y`-Variable und eine `by`-Variable, z.B. `source.plot.hist(variable, by='Group')` oder\n",
"* deklariert Spalten oder zeichnet alle Spalten, z.B. `source.plot.hist()` oder `source.plot.hist(columns=['A', 'B', 'C'])`"
"* deklariert eine `y`-Variable und eine `by`-Variable, z.B. `source.plot.hist(variable, by=\"Group\")` oder\n",
"* deklariert Spalten oder zeichnet alle Spalten, z.B. `source.plot.hist()` oder `source.plot.hist(columns=[\"A\", \"B\", \"C\"])`"
]
},
{
Expand Down
8 changes: 4 additions & 4 deletions docs/bokeh/interactions.ipynb
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -436,7 +436,7 @@
"source": [
"### Verknüpfte Auswahl\n",
"\n",
"Das Verknüpfen von Auswahlen erfolgt auf ähnliche Weise, indem Datenquellen zwischen Plots gemeinsam genutzt werden. Beachtet, dass normalerweise mit `` bokeh.plotting`` und `` bokeh.charts`` die Erstellung einer Standarddatenquelle für einfache Darstellungen automatisch erfolgt. Um jedoch eine Datenquelle gemeinsam zu nutzen, müssen wir sie manuell erstellen und explizit übergeben. Dies wird im folgenden Beispiel veranschaulicht:"
"Das Verknüpfen von Auswahlen erfolgt auf ähnliche Weise, indem Datenquellen zwischen Plots gemeinsam genutzt werden. Beachtet, dass normalerweise mit `bokeh.plotting` und `bokeh.charts` die Erstellung einer Standarddatenquelle für einfache Darstellungen automatisch erfolgt. Um jedoch eine Datenquelle gemeinsam zu nutzen, müssen wir sie manuell erstellen und explizit übergeben. Dies wird im folgenden Beispiel veranschaulicht:"
]
},
{
Expand Down Expand Up @@ -523,7 +523,7 @@
"source": [
"## Hover Tool\n",
"\n",
"Bokeh verfügt über ein Hover-Tool, mit dem zusätzliche Informationen in einem Popup angezeigt werden können, wenn der Mauszeiger über einer bestimmten Glyphe schwebt. Die grundlegende Konfiguration des Hover-Tools bedeutet, dass eine Liste von ``(name, format)``-Tupeln bereitgestellt wird. Die vollständigen Details findet ihr im [User’s Guide](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/interaction/tools.html#hovertool).\n",
"Bokeh verfügt über ein Hover-Tool, mit dem zusätzliche Informationen in einem Popup angezeigt werden können, wenn der Mauszeiger über einer bestimmten Glyphe schwebt. Die grundlegende Konfiguration des Hover-Tools bedeutet, dass eine Liste von `(NAME, FORMAT``-Tupeln bereitgestellt wird. Die vollständigen Details findet ihr im [User’s Guide](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/interaction/tools.html#hovertool).\n",
"\n",
"Das folgende Beispiel zeigt einige grundlegende Anwendungen des Hover-Werkzeugs mit einer Kreis-Glyphe, wobei die in `utils.py` definierten Hover-Informationen verwendet werden:"
]
Expand Down Expand Up @@ -616,7 +616,7 @@
"source": [
"## Widgets\n",
"\n",
"Bokeh unterstützt die direkte Integration mit einem kleinen grundlegenden Widget-Set. Dies kann in Verbindung mit einem Bokeh-Server oder mit `` CustomJS``-Modellen verwendet werden, um eure Dokumente interaktiver zu gestalten. Eine vollständige Liste mit Beispielcode findet ihr im Abschnitt [Adding Widgets](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/interaction/widgets.html) des Benutzerhandbuchs.\n",
"Bokeh unterstützt die direkte Integration mit einem kleinen grundlegenden Widget-Set. Dies kann in Verbindung mit einem Bokeh-Server oder mit `CustomJS`-Modellen verwendet werden, um eure Dokumente interaktiver zu gestalten. Eine vollständige Liste mit Beispielcode findet ihr im Abschnitt [Adding Widgets](https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/interaction/widgets.html) des Benutzerhandbuchs.\n",
"\n",
"Um die Widgets zu verwenden, fügt sie wie ein Plotobjekt in ein Layout ein:"
]
Expand Down Expand Up @@ -847,7 +847,7 @@
" y[i] = Math.pow(x[i], f)\n",
" }\n",
"\n",
" // necessary becasue we mutated source.data in-place\n",
" // necessary because we mutated source.data in-place\n",
" source.change.emit();\n",
"\"\"\",\n",
")\n",
Expand Down

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