Bokeh 主要以其交互式图表可视化而闻名。Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 呈现其绘图，使用现代 Web 浏览器来呈现具有高级交互性的新颖图形的优雅、简洁构造。...安装 要安装此类型，请在终端中输入以下命令。 pip install bokeh 散点图 散点图中散景可以使用绘图模块的散射（）方法被绘制。这里分别传递 x 和 y 坐标。...提供了类似于 HTML 表单的 GUI 功能，如按钮、滑块、复选框等。...这些为绘图提供了一个交互界面，允许更改绘图参数、修改绘图数据等。让我们看看如何使用和添加一些常用的小部件。 按钮 这个小部件向绘图添加了一个简单的按钮小部件。...滑块: 向绘图添加一个滑块。 它还需要一个自定义的 JavaScript 函数。
最近，受到互动图的趋势和不断学习新工具的渴望的启发，我一直在使用 Bokeh，一个 Python 库。我为我的研究项目构建的仪表板中显示了 Bokeh 交互功能的一个示例，如下： ?...但是，我们想在 Bokeh 图中添加直方图并进行交互演示。 1. 增加交互性 本文介绍的第一种交互方式是被动交互。这些是读者可以采取的不会改变所显示数据的动作。...例如，在直方图中，一个有价值的特征是能够选择特定航空公司进行比较，或者选择更改 bins 的宽度以更精细地检查数据。 幸运的是，这些都是可以使用 Bokeh 在现有绘图之上添加的功能。...该视频显示了我们可以使用 Bokeh 制作的图表范围，从直方图和密度图，到我们可以按列排序的数据表，再到完全交互式地图。...以上是本文的全部内容，通过像 Bokeh 和 plot.ly 这样的 Python 库，制作交互式图表变得更加容易，并且能够以引人注目的方式呈现数据科学成果。
最近，受到互动图的趋势和不断学习新工具的渴望的启发，我一直在使用 Bokeh，一个 Python 库。 我为我的研究项目构建的仪表板中显示了 Bokeh 交互功能的一个示例，如下： ?...但是，我们想在 Bokeh 图中添加直方图并进行交互演示。 增加交互性 本文介绍的第一种交互方式是被动交互。 这些是读者可以采取的不会改变所显示数据的动作。...例如，在直方图中，一个有价值的特征是能够选择特定航空公司进行比较，或者选择更改 bins 的宽度以更精细地检查数据。 幸运的是，这些都是可以使用 Bokeh 在现有绘图之上添加的功能。...该视频显示了我们可以使用 Bokeh 制作的图表范围，从直方图和密度图，到我们可以按列排序的数据表，再到完全交互式地图。...以上是本文的全部内容，通过像 Bokeh 和 plot.ly 这样的 Python 库，制作交互式图表变得更加容易，并且能够以引人注目的方式呈现数据科学成果。
交叉过滤器示例 Bokeh受到《The Grammar of Graphics》中概述的概念启发。 你可以把各个组件逐个叠加在一起来创建最终的图表——例如，你可以以坐标轴为起点，添加点、线、标签等。...图表可以输出为JSON对象、HTML文件或者交互式网络应用。Bokeh在允许用户在浏览器中操作数据方面做得尤为突出，用户可以通过滑动和下拉菜单进行筛选。...在matplotlib或Bokeh后端中绘图是分开进行的，因此，你能够专注于数据，而非编写绘图代码。 HoloViews提供的主要交互功能是滑动条，因此，人们能够通过一个变量来观察它的影响。...当使用Boken后端时，你可以结合滑块和Bokeh的工具探索图形，例如对它进行缩放和平移。...另一种在Plotly中操作和分享图形的方式是在Mode中进行操作。你可以用SQL拖入数据，在Phthon Notebook中，利用Plotly离线库绘制查询的结果，之后把交互式图表添加到报告中。
示例 3：交互式探索 HvPlot 支持通过交互式小部件来探索数据，例如选择不同的变量来绘图： # 创建一些分类数据 df = pd.DataFrame({ 'variable': np.random.choice...='value', by='variable', title="箱型图示例", width=400) boxwhisker 这个箱型图将会按照 'variable' 列的类别来显示 'value' 列的分布情况...() # 如果你使用的是纯 Python 脚本，使用以下命令来启动服务器 dashboard.show() 在这个例子中，我们首先导入了必要的库，然后清洗了Bokeh库中的汽车数据集。...最后，我们用pn.Column将滑块和绘图函数组合在一起，形成一个可交互的面板（dashboard）。...如果是在纯 Python 环境中，需要使用dashboard.show()来启动一个服务器，并在浏览器中查看面板。 这只是 HvPlot 功能的冰山一角。
人们通常从数据可视化开始以获得更多见解，并尝试通过探索性数据分析 (EDA) 来理解数据。制作图表和视觉效果是更好的选择，而不是研究表格和值，因为人们喜欢视觉效果而不是无聊的文本或值。...数据科学生命周期 什么是Bokeh？ Bokeh 是 Python 中的交互式可视化库。Bokeh提供的最佳功能是针对现代 Web 浏览器进行演示的高度交互式图形和绘图。...使用Bokeh，我们可以轻松地将大数据可视化并以吸引人的优雅方式创建不同的图表。 在哪使用Bokeh图 有很多可视化库，为什么我们只需要使用Bokeh？ 我们可以使用 Bokeh 库在网页上嵌入图表。...ColumnDataSource 列的名称 source – ColumnDataSource 列的名称，该列包含我们为 x 轴和 y 轴引用的数据 要在单独的 HTML 文件中显示输出图表，请运行以下命令...如果您希望以网格方式绘制图形，请使用**gridplot()**函数。 如果您希望图表以最佳方式放置，请使用**layout()**函数 取一个虚拟数据。
中的条形图可以使用 plotly.express 类的 bar() 方法创建。...就像 Bokeh 一样，plotly 也提供了各种交互。...在 plotly 中，有 4 种可能的方法可以使用 updatemenu 方法来修改图表。...： 在 plotly 中，范围滑块是一个自定义范围类型的输入控件。...它允许在指定的最小和最大范围之间选择一个值或一个值范围。范围选择器是一种用于选择要在图表中显示的范围的工具。它提供了用于在图表中选择预配置范围的按钮。
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制面积图 导读：什么是气泡图？可以用来呈现哪些数据关系？在数据分析过程中可以解决哪些问题？怎样用Python绘制气泡图？...排列在工作表的列中的数据（第一列中列出x值，在相邻列中列出相应的y值和气泡大小的值）可以绘制在气泡图中。 ...气泡图与散点图相似，不同之处在于：气泡图允许在图表中额外加入一个表示大小的变量进行对比，而第四维度的数据则可以通过不同的颜色来表示（甚至在渐变中使用阴影来表示)。 ...▲图2 代码示例①运行结果 从代码示例①中的第6行可以看出，气泡图的绘制仍使用散点图法，稍微不同的是在该方法中定义了散点数据的尺寸（size）大小。...▲图3 代码示例②运行结果 代码示例②第92行采用models接口进行气泡绘制，并使用滑块控件进行不同年份数据的回调，拖动图中的滑动块可以动态显示不同年份的数据；鼠标悬停在气泡上可以查看是哪个国家的数据
▍前言 上一篇利用交互式可视化分析了一下金州勇士队4年3冠的原因，其中数据处理部分使用了numpy和pandas，可视化部分使用的是Bokeh和Plotly，效果非常赞，链接如下： 金州勇士4年3冠的成功秘诀...胜场中二分球与三分球命中率的关系 本篇总结了Bokeh的使用步骤，并将带你从零开始学会使用Bokeh，并最终实现像上面一样高大尚的数据可视化交互式图表。...看完本篇你将学会： 使用Bokeh可视化数据 自定义和组织可视化 为可视化添加交互性 ▍Bokeh的使用步骤 Bokeh在使用上有一个固定的操作顺序，因此，只要你熟悉了这个流程（模板），就可以快速了解并入门...在此步骤中，你可以自定义比如标题，刻度线等的所有内容，你还可以设置一组工具，以便与你的可视化进行各种用户交互。 步骤 4：连接并绘制数据 接下来，你将使用Bokeh的渲染器（可视化图）来塑造数据。...步骤 6：预览并保存数据创建 无论是在浏览器还是notebook中查看可视化，都可以浏览可视化，检查自定义，以及使用添加的任何交互。如果对其中的某个很喜欢，还可以将可视化文件保存到图像文件中。
结合使用Matplotlib/Seaborn和交互性库 你还可以结合使用Matplotlib或Seaborn与交互性库，以在静态图表中添加交互性元素，提供更丰富的用户体验。...以下是一些优化技巧： 使用NumPy和Pandas优化数据处理： 尽可能使用向量化操作，以提高数据处理效率。 使用plt.tight_layout()： 该函数能够自动调整子图的布局，避免重叠。...交互性和动态可视化 在一些场景中，静态图表无法完全满足需求，需要使用交互性和动态可视化来更好地与数据进行互动。 使用Bokeh创建动态可视化 Bokeh是一个强大的交互式可视化库，支持创建动态可视化。...这种综合运用不同库的方式，可以根据具体需求选择最适合的工具，为数据科学和分析提供更全面、多样化的可视化支持。...交互性和动态可视化： 介绍了Bokeh和Plotly这两个强大的交互性可视化库，展示了如何创建动态可视化和交互性图表，以更灵活地与数据进行互动。
") 当然在使用的时候，记得先设置 绘制后端为pandas_bokeh import pandas as pd pd.set_option('plotting.backend', 'pandas_bokeh...') 目前这个绘图方式支持的可视化图表有以下几类： 折线图 柱状图（条形图） 散点图 点图 阶梯图 饼图 直方图 面积图 地图 1....(kind="line") #等价于 df.plot_bokeh.line() 折线图 在绘制过程中，我们还可以设置很多参数，用来设置可视化图表的一些功能： kind : 图表类型，目前支持的有...( 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 title="苹果", # 标题 xlabel...阶梯图 阶梯图主要是需要设置其模式mode，目前可供选择的是before, after和center import numpy as np x = np.arange(-3, 3, 1) y2 = x
正态分布图 …再到酷炫的仪表板 让我们通过四个简单的步骤将其变成交互式仪表板： 1. import streamlist as st 2. 用st.title添加标题 3. ...用st.slider将输入参数转换为交互式滑块 4. 用st.pyplot绘图 注意，此时我们不必更改任何数据生成、拟合或绘图相关的代码！...Streamlit 的工作方式非常有趣。每次移动滑块、选中一个框或按下一个按钮时，Streamlit 都会触发脚本的重新运行。每当输入值被更新，javascript 后端都会跟踪这些值。...如果你熟悉matplotlib，你就知道它适合绘制达到出版刊物质量的图，但与此同时，交互式绘图可能很麻烦。...在我看来，这是向非技术受众展示研究成果的绝佳方式。线性执行模式会让调整现有脚本变得简单。代码不会成为阻碍，结果看起来也很棒。 因此，下次当你想在notebook中显示一些数据时，请考虑改用仪表板。
图片通常，我们有以下 3 种方式进行 EDA：方式1：在 Python/R 中使用库/框架手动分析方式2：在 Python/R 中使用自动化 EDA 库方式3：使用 Microsoft Power BI...图片它提供了多达40+种图表类型，包括散点图、直方图、折线图、条形图、饼图、误差线、箱线图、多轴、迷你图、树状图和 3-D 图表（甚至包括等高线图，这在其他数据可视化库中并不常见）。大家可以通过 ?...使用 Bokeh，可以创建基于 JavaScript 的可视化，而无需自己编写任何 JavaScript。图片大家可以通过 Bokeh 的 ? 官方网站 和 ? 示例库 了解它的一系列用法。...对于数据集的每一列（字段），它会分析如下的内容并呈现在交互式 HTML 报告中：类型推断：字段列的类型要点：类型、唯一值、缺失值分位数统计：包括最小值、Q1、中位数、Q3、最大值、范围、四分位间距描述性统计...输出是一个完全独立的 HTML 报告（而且可以完整交互式操作）。Sweetviz的特征：类型推断摘要信息目标字段分析显示目标列与其他特征的关联分析可视化和对比SweetViz的官方代码可以在 ?
图片在本篇内容中，ShowMeAI 综合 Python 可视化与呈现技能，使用 Panel 制作一个仪表盘看板，可以交互查看美国野火记录的信息。...图片 带时间滑块的仪表板Panel 的小部件让我们可以访问各种方法来操作和切分我们的数据子集可视化，例如对时间序列数据可切分：加入选择年份的滑块。...使用 Panel 制作这种仪表板，分为3个步骤：① 定义一个小部件，例如用于选择年份或下拉列表的整数滑块。② 定义一个绘图函数，将滑块中的年份值作为输入。③ 布局和渲染我们的仪表板。...，有一种更简单的方式：我们可以改为使用.interactive制作我们的 DataFrame 和数据管道的交互式副本。...Seaborn 等就可以快速完成，当我们需要一个交互式探索分析工具时，使用hvPlot 和 Panel 是一个非常棒的选择。
要使用缩放滑块，只需单击并拖动端点即可调整视图窗口的尺寸。然后单击并拖动它们之间的栏以平移该窗口。以下是实际使用的缩放滑块的示例： 您可以在支持的视觉效果的格式窗格中为其卡片启用缩放滑块。...最终用户打开报表时，缩放滑块的端点将默认为您保存的端点，从而使您可以突出显示特定的数据窗口，同时保持其上下文可立即访问。 将为条形图/列，折线图，折线和条形图/列组合以及散点图启用缩放滑块。...浏览量模式网址参数 您可以将“ rdl：reportView = pageView”作为URL的一部分传递，以在Power BI中配置分页报表的外观，并以页面查看模式而不是交互式方式呈现报表。...用它来创建带有内置过滤器（例如国家和州）的精美地图，或者为自定义区域创建并存储自己的过滤器。数据集群（如甜甜圈图和多页工具提示）等独特功能使您能够以结构化，用户友好的方式在每个位置显示更多数据。...用它来创建带有内置过滤器（例如国家和州）的精美地图，或者为自定义区域创建并存储自己的过滤器。数据集群（如甜甜圈图和多页工具提示）等独特功能使您能够以结构化，用户友好的方式在每个位置显示更多数据。
x为一列品牌名称，y1/y2为一列相同长度的无意义数据，接下来让我们使用不同的库对这组数据进行可视化！...，但遗憾的是不支持使用pandas中的series数据，需要转换为list才可以使用，不过整体还是让我很满意的一款可视化库。...这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别，它可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果，但是使用难度低于D3.js，首先还是导入相关库 from bokeh.transform import dodge...可以看到，Bokeh做出来的图也是支持交互的，不并且样式之类的看上去还是比较舒服的，不过上面这张图是经过调整颜色的，因为默认不对两个系列进行区分颜色 ?...小结 以上就是对常见的5个Python数据可视化的评测，可能通过绘制条形图的方式去给每个工具打分不是非常合适，但我想你应该能够大致熟悉到每个库在绘图时的特点，同时也能在选择这些工具之前有一个简单的了解。
ggplot的运行方式与matplotlib不同：它允许你对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，你可以从轴开始画，然后添加点，然后是线、趋势线等。...它的优势在于能够创建交互式的网站图，它可以很容易地输出为JSON对象、HTML或交互式Web应用程序。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。如果你使用较小的数据集，SVG格式的图像就可以了。...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。...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。
Bokeh提供了一个强大的平台，通过结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高维可视化，非常适合于数据的交互式探索。...由此产生的数据可以在用户界面中呈现，这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果，且只需很少的代码。 数据源是一个DataFrame，它由不同数据类型的列组成。...DataFrame是一种整洁的格式，其中的行与样本相对应，而列与观察到的变量相对应。数据通过数据转换映射到使用组的视觉属性(位置、颜色、大小、形状、面板等)。...它使用一个高级且富有表现力的API来实现线，点等元素的添加，颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加，而不需要重复使用相同的代码，然而这对那些试图进行高度定制的的来说，ggplot并不是最好的选择，...它提供风格优雅、简洁的D3.js的图形化样式，并将此功能扩展到高性能交互的数据集，数据流上。使用Bokeh可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等。
Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示，它说明了Bokeh如何将数据展示到一个Web浏览器上的流程。 ?...程序 Bokeh可以转换写在其它库（如matplotlib， seaborn和ggplot）中的可视化 Bokeh能灵活地将交互式应用、布局和不同样式选择用于可视化 Bokeh面临的挑战： 与任何即将到来的开源库一样...综合Bokeh的优点及其面临的挑战，Bokeh是当前用于快速开发原型产品的理想工具。然而，如果你想在产品的环境下搞点新东西，D3.js可能仍然是你最好的选择。...图表 如上所述，它是一个高级接口，用于通过标准的可视化方式呈现信息。这些方式包括箱形图、柱状图、面积图、热图、甜甜圈图和许多其它图形。...选择输出方式（Notebook文档、Web浏览器、服务器） 3. 激活图（类似matplotlib） 4. 执行后续的绘图操作，这将影响已经生成的图形。 5.
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