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。
此外，文章强调了可选参数的使用方式，如用户名、密码、端口号以及查询参数，帮助读者根据自己的需求灵活配置数据库连接。...添加交互功能Bokeh 不仅支持动态更新，还提供了丰富的交互功能。我们可以添加工具来让用户与图表进行交互，如放大、缩小、选择、滑块控制等。...在本节中，我们将深入探讨 Bokeh 与其他工具的对比，以帮助你更好地理解何时选择 Bokeh，以及如何将它与其他工具结合使用。...何时使用 Bokeh 而非 Matplotlib:需要在 Web 上展示交互式图表时，Bokeh 是更好的选择。需要实时更新和动态数据流时，Bokeh 更加适用。...Bokeh 则需要结合 Pandas 等库进行数据处理。何时使用 Bokeh 而非 Seaborn:需要创建动态、交互式图表，而不仅仅是静态的统计图时。需要处理实时数据流或高频数据更新时。
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。
本文将介绍如何使用 Bokeh 库在 Python 中创建动态数据可视化，并提供代码示例以供参考。...最后，我们使用 curdoc() 函数添加了一个定时器，以每秒更新一次数据，并将图表显示在当前文档中。...通过 Bokeh，你可以根据具体需求添加更多的交互式控件和自定义动画效果，以创建更丰富、更有趣的动态数据可视化。...首先，我们介绍了 Bokeh 的基本概念和优势，以及如何安装 Bokeh 库。然后，我们提供了几个代码示例，演示了如何创建简单的动态折线图，并添加了交互式控件，如按钮和滑块，以调节数据更新频率。...通过 Bokeh，你可以轻松创建具有吸引力和实用性的动态数据可视化，展示数据的变化趋势和关联性，同时为用户提供交互式控件，使得用户可以自定义数据的展示方式。
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。
交互式可视化Holoviews还支持与Bokeh的集成，允许我们添加交互功能，如缩放、平移、选择等。通过简单的配置，可以让图表变得更加灵活。...结合小提琴图和热力图在一些复杂的可视化场景中，可能需要将分布图和热力图等进行组合。...= (heatmap | violin)complex_layout这段代码结合了热力图和小提琴图，展示了如何通过不同的可视化方式来分析同一组数据。...我们使用了pn.widgets.FloatSlider来创建一个浮动滑块控件，用户可以通过滑动条调整散点图中的数据。...hd.datashade操作会将数据映射到一个二维平面，并使用颜色映射来表示点的密度。这种方式允许我们快速查看大规模数据的分布情况。10.
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。
')# 添加滑块以选择价格范围price_range = st.slider('选择价格范围', min_value=0, max_value=200, value=(0, 200))# 根据选择的价格范围过滤数据...然后，我们使用Streamlit创建了一个标题和一个滑块，让用户可以选择价格范围。根据用户的选择，我们过滤了数据并绘制了价格分布的直方图。...= st.checkbox('显示摘要信息')# 添加单选按钮以选择不同的图表类型chart_type = st.radio('选择图表类型', ['直方图', '箱线图', '密度图'])2....这些服务通常提供更多的灵活性和扩展性，但可能需要一些额外的配置步骤。安全性考虑无论您选择哪种部署方式，都需要确保您的应用程序在部署过程中得到了适当的安全保护。...这通常涉及使用身份验证和授权机制，以确保只有经过授权的用户可以访问您的应用程序。数据保护如果您的应用程序涉及处理敏感数据，您需要确保这些数据在传输和存储过程中得到了适当的加密和保护。
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。
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。
") 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
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 ?
我们使用Bokeh创建了一个简单的交互式正弦波图。...子图与布局在Matplotlib中，您可以使用子图和布局功能来创建多个子图，并将它们组织成复杂的布局。...，使用户能够轻松地更改图表的外观。...交互式可视化: 如果需要创建交互式和动态的可视化图表，Plotly和Bokeh是更合适的选择。它们提供了丰富的交互功能，使用户能够通过悬停、缩放和选区等方式与数据进行交互。...Web集成: 如果需要将可视化图表嵌入到Web应用中，Plotly和Bokeh是更好的选择。它们支持在Web应用中使用，并且可以轻松地与前端框架集成。
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。
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