diff --git a/docs/bokeh/annotations.ipynb b/docs/bokeh/annotations.ipynb index f8c1d39..c7411a5 100755 --- a/docs/bokeh/annotations.ipynb +++ b/docs/bokeh/annotations.ipynb @@ -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", @@ -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", @@ -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." ] }, { diff --git a/docs/bokeh/embedding-export/flask.rst b/docs/bokeh/embedding-export/flask.rst index 767d4e5..5f31699 100755 --- a/docs/bokeh/embedding-export/flask.rst +++ b/docs/bokeh/embedding-export/flask.rst @@ -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 @@ -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 `_-Template :file:`templates/embed.html` - eingebunden, das den Plot anzeigen soll: + `Jinja2 `_-Template + :file:`templates/embed.html` eingebunden, das den Plot anzeigen soll: .. code-block:: html diff --git a/docs/bokeh/integration/holoviews/hvplot/examples.ipynb b/docs/bokeh/integration/holoviews/hvplot/examples.ipynb index 34f6c17..0edb3b6 100644 --- a/docs/bokeh/integration/holoviews/hvplot/examples.ipynb +++ b/docs/bokeh/integration/holoviews/hvplot/examples.ipynb @@ -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:" ] }, { @@ -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." ] }, { @@ -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", @@ -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", @@ -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." ] }, { @@ -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." ] }, { @@ -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\"])`" ] }, { diff --git a/docs/bokeh/interactions.ipynb b/docs/bokeh/interactions.ipynb index 06c99c3..d59c92b 100755 --- a/docs/bokeh/interactions.ipynb +++ b/docs/bokeh/interactions.ipynb @@ -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:" ] }, { @@ -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:" ] @@ -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:" ] @@ -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",