阅读本文大约需要 31 分钟 概述 前言 推荐 plotly bokeh pyecharts 后记 前言 更新：上一篇文章《python 数据可视化利器》中，我写了 bokeh、pyecharts 的用法...，但是有一个挺强大的库 plotly 没写，主要是我看到它的教程都是在 jupyter notebooks 中使用，说来也奇怪，硬是找不到如何本地使用（就是本地输出 html 文件），所以不敢写出来。...https://plot.ly/python/#financial-charts） 使用方式： plotly 有 online 和 offline 两种方式，这里只介绍 offline 的。...Bokeh 这里展示一下常用的图表和比较抢眼的图表，详细的文档可查看（https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/categorical.html..."雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90]) # bar.print_echarts_options() # 该行只为了打印配置项，方便调试时使用
概述 前言 推荐 plotly bokeh pyecharts 后记 前言 更新：上一篇文章《python 数据可视化利器》中，我写了 bokeh、pyecharts 的用法，但是有一个挺强大的库 plotly...没写，主要是我看到它的教程都是在 jupyter notebooks 中使用，说来也奇怪，硬是找不到如何本地使用（就是本地输出 html 文件），所以不敢写出来。...使用方式： plotly 有 online 和 offline 两种方式，这里只介绍 offline 的。 ?...Bokeh 这里展示一下常用的图表和比较抢眼的图表，详细的文档可查看（https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/categorical.html..."雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90]) # bar.print_echarts_options() # 该行只为了打印配置项，方便调试时使用
使用方式： plotly 有 online 和 offline 两种方式，这里只介绍 offline 的。 ?...Wave') 只要将最后一行中的 py.iplot 替换为下面代码 py.offline.plot 便可以运行。...Bokeh 这里展示一下常用的图表和比较抢眼的图表，详细的文档可查看（https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/categorical.html...我在代码中都做了一些注释，希望对你理解有帮助。注：圆心为正中央，即直角坐标系中标签为（0，0）的地方。 ?..."雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90]) # bar.print_echarts_options() # 该行只为了打印配置项，方便调试时使用
导入库后，在DataFrames和Series上就新添加了一个绘图方法plot_bokeh()。...figsize : 图的宽度和高度 title : 设置标题 xlim / ylim：为 x 和 y 轴设置可见的绘图范围（也适用于日期时间 x 轴） xlabel / ylabel : 设置 x 和...y 标签 logx / logy : 在 x/y 轴上设置对数刻度 xticks / yticks : 设置轴上的刻度 color：为绘图定义颜色 colormap：可用于指定要绘制的多种颜色 hovertool...的可选关键字参数 df.plot_bokeh.line( figsize=(800, 450), # 图的宽度和高度 y="苹果", # y的值，这里选择的是df数据中的苹果列...非堆叠面积图 当我们使用normed关键字对图进行规范时，还可以看到这种效果： df_energy.plot_bokeh.area( x="Partei", stacked=True,
9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。...希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。
安装 在python中有多种安装Bokeh的方法，这里建议最简单的方法是使用Anaconda Python发行版，然后在命令行下输入以下命令： conda install bokeh 这里会安装Bokeh...开始绘图 Bokeh是一个大型库，具有非常多的功能，这里不细讲具体函数方法，只通过一些案例来展示Bokeh的使用流程和可视化界面。...2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 2, 4, 5] # 在notbook中展示 output_notebook() # 创建一个带有标题和轴标签的新图表 p = figure(title...调用figure()函数 创建具有典型默认选项并易于自定义标题、工具和轴标签的图表 添加渲染器 上面使用的是line()线图函数，并且指定了数据源、线条样式、标签等，你也可以使用其他的绘图函数，如点图、...y0 = np.sin(x) y1 = np.cos(x) y2 = np.sin(x) + np.cos(x) # 在notbook中展示 output_notebook() # 创建子图表1，
import Bar, output_file, show #在电脑屏幕上使用 output_notebook来可视化数据 #准备数据 (模拟数据) data = {"y": [1, 2, 3, 4,...同时，你也可以看到多个图表选项（图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等）和各种图表的范例。...图表范例-2：在Notebook文档中，利用箱线图比较IRIS数据集中的萼片长度（sepal length）和花瓣长度（petal length）的分布情况 要创建这个可视化图表，我首先要使用Sklearn...在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点： 图表有更多的受众 可对大数据集进行交互式可视化 可根据数据流自动更新图表 创建控制面板和应用程序 开始在Bokeh服务器上绘图之前，我先运行了“bokeh-server...p.xaxis.axis_label = "X-axis" p.yaxis.axis_label = "Y-axis" # 显示结果 show(p) 绘图范例-4：使用纬度和经度数据来绘制印度地图 注
当可视化一个DataFrame时，选择使用哪个可视化库确实是一个头疼的事情。 这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。...几乎所有对数据科学感兴趣的人都可能至少使用过一次Matplotlib。 优点 易于解释的数据属性 在分析数据时，快速了解数据分布情况往往非常有用的。...如果你打算向他人展示你的数据，定制X轴、Y轴和其他绘图元素可能需要大量的努力。这是由于Matplotlib的低级接口造成的。...优点 与R相似 如果你熟悉在R中创建绘图，并在使用Python时怀念它的功能，Plotly是一个很好的选择。它允许你用Python实现同样水平的高质量绘图。...然而，与其他库相比，在追求类似的情节质量时，这种灵活性往往导致需要更多的代码。 Folium Folium[7]简化了在交互式小册子地图上实现数据可视化的过程。
当可视化一个DataFrame时，选择使用哪个可视化库确实是一个头疼的事情。 这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。...像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表，用户可以探索和互动。 另外，一些库（如Matplotlib）将可视化渲染成静态图像，使其适合在论文、幻灯片或演示中解释概念。...如果你打算向他人展示你的数据，定制X轴、Y轴和其他绘图元素可能需要大量的努力。这是由于Matplotlib的低级接口造成的。...推荐阅读(点击阅读)：Pandas+Matplotlib+Plotly，完美解决 Python 数据分析问题 优点 与R相似 如果你熟悉在R中创建绘图，并在使用Python时怀念它的功能，Plotly是一个很好的选择...然而，与其他库相比，在追求类似的情节质量时，这种灵活性往往导致需要更多的代码。 Folium Folium[7]简化了在交互式小册子地图上实现数据可视化的过程。
Bokeh Bokeh 很美。从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。
python中的bokeh包也是作图神器，现在了解到了如何作散点图和柱形图，先记录一波。 Bokeh 专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化python库。...上面是在jupyet notebook里作图，好处是通过output_notebook( )命令，图形可以直接显示在浏览器中，当然还可以保存为html文件。...使用bokeh作图时，可以直接提供数据，也可以使用ColumnDataSource提供数据。...一个小点：多图表 多个图表间相互联系（前提是有相同数据，比如多个散点图，x轴数据相同，y轴数据不相同。...具体查看图1中x某些点与y1的关系时，可以相应展示出图2中x这些点与y2的关系） 构造数据： from bokeh.layouts import gridplot x=list(range(11))
9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。...希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。 ?
其主要用于数据统计与分析，早期主要用于数学统计学科中，用柱状图表示数码相机的曝光值，到现代使用已经比较广泛，比如现代的电子产品和一些软件的分析测试，如电脑、数码相机的显示器和Photoshop上都能看到相应的柱状图...当使用者需要在同一个轴上显示各个分类下不同的分组时，需要用到分组柱状图。 跟柱状图类似，使用柱子的高度来映射和对比数据值。...在代码实例2-27中，也可以通过color直接定义颜色列表。...▲图2-49 代码示例2-36运行结果 代码示例2-36第16、19、22使用vbar()方法分别绘制2015—2017年各种水果的销量；其中dodge方法按每年不同种类水果的数据分散绘制在x轴范围内，...代码示例2-43第19、22行分别使用hbar_stack ()方法向左、右两个方向绘制，实现横向堆叠柱状图；注意，当y轴为分类数据（字符串）时，一般需要预先定义y_range。
Bokeh还支持流媒体和实时数据。 5. pygal 与Bokeh和Plotly一样，pygal提供可以嵌入Web浏览器的交互式图。它的主要区别在于能够将图表输出为SVG格式。...与Bokeh一样，Plotly的强项正在制作交互式图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图，树状图和3D图表。...7. geoplotlib geoplotlib是一个用于创建地图和绘制地理数据的工具库。可以使用它来创建各种地图类型，例如等值线，热图和点密度贴图。...灵活性：Chartify建立在Bokeh之上，如果需要更多的样式，可以随时使用Bokeh的API。 12....声明意味着只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。
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