def document(doc): condition = TextInput(title='Enter your condition') col = MultiSelect(title='Select the columns', options=list(df.columns)) button = Button(label='Update') pre = PreText() pre.text = condition.value def update(): cond = condition.value cols = col.value text = df.query(cond)[cols].describe() pre.text = str(text) button.on_click(update) l = layout([[[condition, button], col], pre]) doc.add_root(l)
paso_1 = '1. Curva de Intensidad-Duración para un TR dado. Se genera tormenta de 24 hs de duración y pulsos de precipitación total de 1, 2, o 6hs.' paso_2 = '2. Utilizar el método de los Bloques Alternos para obtener el perfil temporal de la tormenta.' paso_3 = '3. Obtener los pulsos de precipitación efectiva a partir del método de las abstracciones del SCS.' paso_4 = '4. Estimación de los parámetros del HUI de Nash a partir del método de Nash o Devoto.' paso_5 = '5. Obtener la función HUI Nash.' paso_6 = '6. Obtener el HU_T a partir del HUI siendo T: 1, 2, o 6 hs.' paso_7 = '7. Convolucionar los pulsos de precipitación efectiva y HU_T. Se obtiene el hidrograma de caudal directo y total (Qtotal = Qdirecto + Qbase).' TEXT.text = intro + '\n' + paso_1 + '\n' + paso_2 + '\n' + paso_3 + '\n' + paso_4 + '\n' + paso_5 + '\n' + paso_6 + '\n' + paso_7 # In[48]: # Plot IDF p_1 = figure(plot_width=500, plot_height=500, x_axis_label='Duración [min] (eje logarítmico)', y_axis_label='I [mm/h]', title='1. Curva Intensidad Duración', x_axis_type='log') p_1.line(x='t_d', y='I', source=source_idf, color='purple') p_1.background_fill_color = 'lightblue' p_1.background_fill_alpha = 0.20
verts = unit_poly_verts(theta, centre) x = [v[0] for v in verts] y = [v[1] for v in verts] #-------------------------------------------------------# dataset = getdata(select3.value) datestat = PreText(text='', width=500) bodyROM = ['腰椎旋轉', '胸椎旋轉'] years = ['左邊', '右邊', '差值(%)'] x1 = [(rom, year) for rom in bodyROM for year in years] time = datetime.strftime(dataset['date'], '%Y-%m-%d') dataset['date'] = time datestat.text = dataset['date'] counts = dataset['lx_lf_rom_r'], dataset['lx_lf_rom_l'], dataset[ 'lumbarDf'], dataset['tx_r_rom_r'], dataset['tx_r_rom_l'], dataset[ 'tx_Df'] # like an hstack # 肌肉張力測量 # 坐姿斜方肌 group1 = ['肌肉張力(Hz)', '肌肉硬度(N/m)', '肌肉彈性'] group1_y = ['左邊', '右邊', '差值(%)'] group1_x = [(a, b) for a in group1 for b in group1_y] counts16 = dataset['myo_t_f_l'], dataset['myo_t_f_r'], dataset[ 'myo_t_f_df'], dataset['myo_t_s_l'], dataset['myo_t_s_r'], dataset[ 'myo_t_s_df'], dataset['myo_t_d_l'], dataset['myo_t_d_r'], dataset[ 'myo_t_d_df'] counts16_table1 = dict( item=['肌肉張力(Hz)', '肌肉硬度(N/m)', '肌肉彈性'], Left=[dataset['myo_t_f_l'], dataset['myo_t_s_l'], dataset['myo_t_d_l']],