http://holoviews.org/ HoloViews是一个开源的Python库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端...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。...尽管PyQtGraph完全是在python中编写的，但它本身就是一个非常有能力的图形系统，可以进行大量的数据处理，数字运算；使用了Qt的GraphicsView框架优化和简化了工作流程，实现以最少的工作量完成数据可视化...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。...NetworkX提供了适合各种数据结构的图表、二合字母和多重图，还有大量标准的图算法，网络结构和分析措施，可以产生随机网络、合成网络或经典网络，且节点可以是文本、图像、XML记录等，并提供了一些示例数据
诸如：seaborn、pyecharts、ggplot、plotnine、holoviews、basemap、altair、pyqtgraph、pygal、vispy、networkx、plotly、bokeh...这两个绘图包的底层依旧是matplotlib，因此，在引用时别忘了使用%matplotlib inline语句。值得一说的是plotnine也移植了ggplot2中良好的配置语法和逻辑。...holoviews HoloViews是一个开源Python库，旨在使数据分析和可视化变得简单无缝。...使用HoloViews，您通常可以在极少数代码中表达您想要做的事情，让您专注于您想要探索和传达的内容，而不是绘图过程。...networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图（multigraph）；内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据；支持任意的边值维度，功能丰富，简单易用。
Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 是常见作图三剑客：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或 Pandas 中的...五，Bokeh Bokeh 是一个用于创建交互式和可视化图表的 Python 库，特别适合在浏览器中展示。它能够处理大型数据集或实时数据集，支持快速绘制，并且可以轻松地嵌入到HTML 页面中。...七，Networkx 基于 matplotlib 的，但它仍是图形分析和可视化的绝佳解决方案。NetworkX 是一个用于创建、操作和研究复杂网络的 Python 库。...使用HoloViews， 您通常可以在极少数代码中表达您想要做的事情，让您专注于您想要探索和传达的内容，而不是绘图过程。...十二，PyQtGraph 是一个Python工具类软件，专注于为科学/工程类应用程序提供快速数据可视化和GUI工具，使用于桌面软件应用的开发。并不适合数据分析从业者使用。
由于这种普遍性，Pipe在使用下一节中描述的Buffer流时不提供一些更复杂的功能和优化。...将streamz.Stream和Pipe一起使用¶ 让我们从一个相当简单的例子开始： 声明一个streamz.Stream和一个Pipe对象，并将它们连接到一个我们可以推送数据的管道中。...这使得它非常适合使用Buffer。 （在版本0.3streamz已经重命名了类来删除Streaming，所以这里的代码需要更新以用于后来的streamz版本。）...由于Jupyter和Bokeh服务器都在[tornado]（http://www.tornadoweb.org/en/stable/）上运行，我们可以在两种情况下使用tornado``IOLoop``来定义非阻塞协同例程这可以在数据准备就绪时将数据推送到我们的流中...如您所见，流数据通常像HoloViews中的流一样工作，在显式控制下灵活处理随时间变化或由某些外部数据源控制。
技术要求 在本章中，我们将主要使用 NetworkX 包来处理树和网络。...为此，我们将利用 NetworkX 包及其提供的例程和类来创建、操作和分析网络。 在这个示例中，我们将创建一个代表网络的 Python 对象，并向该对象添加节点和边。...NetworkX 软件包中还有几个实用程序例程，用于生成标准网络并将子网络添加到现有网络中。...平面网络在理论上很重要，因为它们相对简单，但在应用中出现的网络中它们较少。 还有更多… 除了网络类中的方法之外，NetworkX 包中还有许多其他例程可用于访问网络中节点和边的属性。...平均聚类值是网络中所有节点的聚类系数的简单平均值。它与全局聚类系数（使用 NetworkX 中的nx.transitivity例程计算）不完全相同，但它确实让我们了解整个网络接近完全网络的程度。
Python中有很多优秀的可视化工具，大致可以分为三类： 基于 matplotlib 的可视化库(比如seaborn等) 基于JS的可视化库(比如bokeh，plotly等) matplotlib和JS...函数式绘图使得使用matplotlib绘图更加方便，而且产生的图达到了出版质量，但是同样也存在一些缺点： 调用细节被掩盖，不便于理解matpltolib的底层操作 绘图处理速度低，尤其是在实时交互和图形快速更新等方面...Bokeh和HoloViews是开源的交互式可视化库，其目标都是期望绘制美观的交互式图形，而且针对大数据流进行优化，以使得数据分析和可视化能够更加简单。...HoloViews可视化示例 上述给出的Bokeh和HoloViews示例均为静态图形，可以前往查看官方示例，以更好的体验基于JS带来的交互式可视化效果。...在使用jupyter notebook进行数据分析和可视化时，涉及到地理空间可视化时，可以使用gmaps将数据可视化到google地图并嵌入到jupyter notebook中。 ?
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。与mpld3一样，你可以在其中缩放和平移操作图表，但是也可以关注通过框或套索选中的一组数据点上。...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。...HoloViews融合了Seaborn和pandas，扩大了pandas数据帧和Seaborn的统计图表的功能。 ◆ ◆ ◆plotly ?...Plotly是一个默认基于网络的服务，但是你可以在Python中使用离线库，并且上传图表到Plotly免费公共服务器或付费私人服务器。从那里，你可以把图表嵌入到网页中。
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。...在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。...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。...我按编号（1~10）用颜色编码了每个节点，代码如下： options = { 'node_color' : range(len(G)), 'node_size' : 300, '...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。
05 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。...在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。...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。...我按编号（1~10）用颜色编码了每个节点，代码如下： options = { 'node_color' : range(len(G)), 'node_size' : 300, '...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。
02.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。...在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。...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。...我按编号（1~10）用颜色编码了每个节点，代码如下： options = { 'node_color' : range(len(G)), 'node_size' : 300, '...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。 ?
在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。...下图展示了一些随机趋势，其自定义程度更高：使用了图例和不同的颜色和线条。 Bokeh 还是制作交互式商业报表的绝佳工具。...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。...我按编号（1~10）用颜色编码了每个节点，代码如下： options = { 'node_color' : range(len(G)), 'node_size' : 300, '...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。
用Python做数据分析离不开pandas，pnadas更多的承载着处理和变换数据的角色，pands中也内置了可视化的操作，但效果很糙。...激活backend 在import了pandas之后，直接使用下面这段代码激活backend，比如下面要激活plotly。...Plotly Holoviews Matplotlib Pandas_bokeh Hyplot 2....如果是在Jupyterlab中使用Plotly，那还需要执行几个额外的安装步骤来显示可视化效果。 首先，安装IPywidgets。...为了在Jupyterlab中显示Bokeh可视化效果，还需要安装两个新的扩展。
例如，在生态食物网中，组件是物种，连接代表捕食者和猎物的关系。 在本章中，我介绍了 NetworkX，一个用于构建和研究这些模型的 Python 包。...在下一章中，我们将介绍更有用的，解释现实系统的模型。 本章的代码在本书仓库中的chap02.ipynb中。使用代码的更多信息请参见第（？）章。 2.1 图是什么？...2.2 NetworkX 图 2.2：表示城市和高速公路的无向图 为了表示图，我们将使用一个名为 NetworkX 的包，它是 Python 中最常用的网络库。...add_nodes_from来迭代pos的键，并将它们添加为节点。...add_edges_from，它迭代了drive_times的键，并将它们添加为边： G.add_edges_from(drive_times) 现在我不使用draw_circular，它将节点排列成一个圆圈
我希望学生体验使用交互技术（如梳理，过滤，缩放和悬停）的好处。为此，我介绍了可视化库Bokeh和Plot.ly，利用它们可以轻松实现交互式数据可视化。...▲Bokeh中的交互式可视化，图片来源：Christine Doig 04 可视化树，图和网络 在讨论分层数据可视化的技术时，我很高兴地展示树状图可视化技术，并将其与节点链接图进行了比较。...▲使用squarify包只能生成一级树图，图片来源：The Python Graph Gallery 精彩的networkx软件包可以被用来分析图形和网络。...Bokeh的示例非常少，而Plot.ly Dash对惯于在Python中创建可视化的用户来说则非常重要。...专业学习之外喜欢学些数学、计算机类课程，被数据和模型的魅力所吸引，希望未来能往这个方向发展。道阻且长，行则将至。
使用plot.ly创建的可视化示例 图片来源：PolicyViz Bokeh中的交互式可视化 图片来源：Christine Doig 可视化树，图和网络 在讨论分层数据可视化的技术时，我很高兴地展示树状图可视化技术...，并将其与节点链接图进行了比较。...使用squarify包只能生成一级树图 图片来源：The Python Graph Gallery 精彩的networkx软件包可以被用来分析图形和网络。...Bokeh的示例非常少，而Plot.ly Dash对惯于在Python中创建可视化的用户来说则非常重要。...专业学习之外喜欢学些数学、计算机类课程，被数据和模型的魅力所吸引，希望未来能往这个方向发展。道阻且长，行则将至。
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，代表药物、使用者之间的联系。...将本地CSV文件上载到服务器，并将数据存储到名为_DRUG_NETWORK_的表中。该表只有两列数值类型的_FROM_和_TO_。...社区检测或聚类是将网络划分为社区，使社区子图中的链接比社区之间的链接更紧密地连接。同一社区中的人们通常具有共同的属性，并表示他们之间有着密切的联系。...最后，让我们再次渲染网络–这次在为节点着色时考虑了社区： ? 通常，需要根据您的网络规模和期望的结果来调整社区的数量。将小型社区合并为大型社区。...每个度量标准都表示为节点数据集中的输出列。 让我们使用中心性度量之一作为节点大小再次渲染网络。 ? 子集网络分支 从我们的网络来看，社区2中的用户似乎扮演着重要角色。
应用案例：社交网络的影响力分析社交网络中的节点影响力是一个重要的指标，它可以帮助我们识别在网络中具有最大影响力的节点。我们可以使用PageRank算法来评估节点的影响力。...社区发现算法社区发现算法可以帮助我们识别网络中紧密相连的节点群体或社区。这有助于揭示网络中的隐含结构和关系。...深入研究：图论算法的扩展应用除了以上介绍的基础算法外，图论还涉及许多其他重要的算法和概念，如最大流与最小割问题、图的匹配问题、图的着色问题等。...常用图论算法：包括最短路径算法、中心性分析、PageRank算法、连通分量分析和社区发现算法。这些算法帮助我们理解和分析网络中的关键节点、结构特征和社区组织。...通过这些工具和技术，你可以更深入地探索和分析各种复杂网络结构，从而应用于实际问题的解决和预测分析中。希望本文对你在社交网络分析和图论算法实现方面的学习和应用有所帮助！
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