导读:柱状图是当前应用最广泛的图表之一,你几乎每天都可以在电子产品上看到它。它有哪些分类?可以展示哪些数据关系?怎样用Python绘制?本文带你逐一了解。
柱状图是当前应用最广泛的图表之一,你几乎每天都可以在电子产品上看到它。它有哪些分类?可以展示哪些数据关系?怎样用Python绘制?本文带你逐一了解。
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。
🌊 作者主页:海拥 🌊 作者简介:🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 上一篇文章我们介绍了 Seaborn,接下来让我们继续我们列表的第三个库。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
在数据科学和可视化领域,动态数据可视化是一项关键技术,能够帮助数据科学家和分析师更好地理解数据、发现趋势,并与观众交互。Python 中有许多强大的库用于数据可视化,其中 Bokeh 就是一款备受推崇的工具之一。Bokeh 提供了丰富的功能和灵活性,使得用户可以轻松创建动态、交互式的数据可视化。
相信很多读者学习Python就是希望作出各种酷炫的可视化图表,当然你一定会听说过Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh这五大工具,本文就将通过真实绘图来深度评测这五个Python数据可视化的库,看看到底这几种工具各有什么优缺点,在制作图表时该如何选择。
前言 原文传送门:见文末左下角阅读原文 作者:Aaron Frederick 编译:HuangweiAI 使用Python创建图形的方法有很多,但是哪种方法最好呢?当我们进行可视化时,问一些关于图
如果你是Python可视化的新手,一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium,以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。
用 Python 创建图形的方法有很多,但是哪种方法是最好的呢?当我们做可视化之前,要先明确一些关于图像目标的问题:你是想初步了解数据的分布情况?想展示时给人们留下深刻印象?也许你想给某人展示一个内在的形象,一个中庸的形象?
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。
导读:喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况:做图表时,用哪种好看又实用的可视化工具包呢?之前文章里出现过漂亮的图表时,也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面,作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包,其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个?
今天小编给大家分享一个制作数据大屏的工具,非常的好用,100行左右的Python代码就可以制作出来一个完整的数据大屏,并且代码的逻辑非常容易理解。
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。现在已经找到方法了,这里我就在原文的基础上增加了 plotly 的部分教程。
前段时间有读者向我反映,想看看数据可视化方面的文章,这不?现在就开始写了,如果你想看哪些方面的文章,可以通过留言或者后台告诉我。数据可视化的第三方库挺多的,这里我主要推荐两个,分别是 bokeh、pyecharts。如果我的文章对你有帮助,欢迎关注、点赞、转发,这样我会更有动力做原创分享。
之前一直有小伙伴私信说让我多出些关于 Python 进行可视化绘制的教程,不想再学一门语言(R 语言)进行可视化绘制。怎么说呢?其实公众号关于 Python 进行可视化绘制的推文还是很多的,刚开始我也是坚持使用 Python 进行可视化绘制的,但也深知 Python 在这一块的不足(相信以后会越来越好的),再熟悉 R-ggplot2 绘图理念后,后面的可视化绘制都基本以 R 为主,Python 偶尔也会绘制。好在两者的绘图语法、所使用数据的结构都相差不大,使得两者可以兼顾,而基于前端交互式的可视化绘制,Python 可能比较灵活方便些,毕竟语法较为简单嘛,好了,不多说了,今天这篇推文,我们就介绍一下 Python 中常用且可灵活交互使用的的可视化绘制包- Bokeh,由于网上关于该包较多及官方介绍也较为详细,这里就在不再过多介绍,我们直接放出几副精美的可视化作品供大家欣赏:
之前一直有小伙伴私信说让我多出些关于Python 进行可视化绘制的教程,不想再学一门语言(R语言)进行可视化绘制。怎么说呢?其实公众号关于Python 进行可视化绘制的推文还是很多的,刚开始我也是坚持使用Python 进行可视化绘制的,但也深知Python 在这一块的不足(相信以后会越来越好的),再熟悉R-ggplot2绘图理念后,后面的可视化绘制都基本以R为主,Python偶尔也会绘制。好在两者的绘图语法、所使用数据的结构都相差不大,使得两者可以兼顾,而基于前端交互式的可视化绘制,Python可能比较灵活方便些,毕竟语法较为简单嘛,好了,不多说了,今天这篇推文,我们就介绍一下Python中常用且可灵活交互使用的的可视化绘制包- Bokeh,由于网上关于该包较多及官方介绍也较为详细,这里就在不再过多介绍,我们直接放出几副精美的可视化作品供大家欣赏:
大家好,我是俊欣,今天来和大家分享一下“如何用Pandas来绘制交互式的图形”,希望读者朋友们读了之后能够有所收获。
我相信大家已经阅读了不少有关“机器学习”、“数据科学家”、“数据可视化”等话题的文章。有些人将数据科学称为 21 世纪最性感的工作。 Anaconda 的《2020 年数据科学状况报告》指出,21% 的时间用于数据可视化。使用工具或库来帮助我们完成讲故事的流程很重要。
导读:数据分析时经常用到的折线图,你真的懂了吗?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绘制折线图?本文逐一为你解答。
尽管Matplotlib可以满足我们在Python中绘制图形时的所有需求,但有时使用它创建漂亮的图表有时会很耗时。好吧,有时候我们可能想向老板展示一些东西,以便拥有一些漂亮且互动的情节。 有很多出色的库可以做到这一点,Bokeh就是其中之一。但是,可能还需要一些时间来学习如何使用此类库。实际上,已经有人为我们解决了这个问题。这是一个名为的库Pandas-Bokeh,该库直接使用Pandas并使用Bokeh渲染数据。语法非常简单,我相信您可以立即开始使用它!
在这一系列文章中,我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图,来研究不同 Python 绘图库的特性。这次我重点介绍的是 Bokeh(读作 “BOE-kay”)。
导读:什么是散点图?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绘制散点图?本文逐一为你解答。
编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 ◆ ◆ ◆ 什么是Bokeh Bokeh是一个
时间序列(Time series)是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,也称简单外延法,在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。
本文由 PPV课 - korobas 翻译,未经许可,禁止转载! 原文翻译链接:http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 一、介绍 在Python中,有很多数据可视化途径。因为这种多样性,造成很难选择。本文包括一些比较常见的可视化工具的样例,并将指导如何利用它们来创建简单的条形图。我将采用下面的工具来创建绘图数据示例: Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在实例中,我们利用pandas来操作数据,驱动
2015年6月,记得那时候我正在忙着研究生毕业,也是在那个时候,NBA总决赛的开始了。当时,金州勇士队作为一匹黑马收到很多人看好,果然不负所望,勇士队一路过关斩将一举拿下了总冠军。也是在那个时候,由于库里的出色表现,给大家留下了深刻的印象,成为勇士当家球员。
直方图(Histogram),形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学概念,首先要对数据进行分组,然后统计每个分组内数据元的数量。在平面直角坐标系中,横轴标出每个组的端点,纵轴表示频数,每个矩形的高代表对应的频数,这样的统计图称为频数分布直方图。
简介 在Python的世界里,可视化你的数据有多种选择。由于这种多样性,决定何时使用哪一个确实是种挑战。这篇文章包含由更受欢迎的包中的一部分制作的示例,并说明如何使用它们创建一个简单的条形图。我将使用: Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在例子中,我将使用Pandas处理数据并驱动可视化。大多数情况下这些工具可以在没有pandas的环境中运行,但是我认为pandas和可视化工具的结合非常普遍,这是最合适的开始之处。 Matplotlib怎么样? Matpl
大家好,我是老表,今天给大家分享一篇由哈佛在等我呢投稿,主要是对matplotlib绘制柱状图和饼图的美化,看完你会发现,matplotlib虽然不能像pyecharts、bokeh等绘制出很精美的图,甚至是可交互的可视化图,但是通过配色、基础设置,我们也能用matplotlib绘制出好看、简单的可视化图。
之前咱们介绍过Pandas可视化图表的绘制《『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表》,不过它是依托于matplotlib,因此无法进行交互。但其实,在Pandas的0.25.0版本之后,提供了一些其他绘图后端,其中就有我们今天要演示的主角基于Bokeh!
目录 前言 bokeh简介及胡扯 bokeh-scala基本代码 我的封装 总结 一、前言 最近在使用spark集群以及geotrellis框架(相关文章见http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html)进行分布式空间地理系统设计(暂且夸大称之为地理信息系统),虽说是空间地理信息系统但是也少不了数据可视化方面的操作,所以就想寻找一款支持大数据的可视化框架,网上查阅半天发现bokeh不错(其实是老板直接指明方向说用这款),恰好bokeh也有sc
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史,但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似,MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。
该代码将生成一个简单的折线图,x轴表示1到5的整数,y轴表示相应数值从5到1的反向顺序
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:
引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 什么是Bokeh? 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B
关于转载授权 大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体、媒体、机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+文章标题+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可,但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】,措施如下 (1)群内定期组织分享 (2)确保群内分享者和学习者数量适合(1:1),有分享能力者不限名额,学习者数量少于分享者,按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pyda
Bokeh 是一个用于创建交互式和动态数据可视化的强大工具,它可以帮助你在 Python 中展示数据的变化趋势、模式和关联性。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。
有小伙伴说,使用 matplotlib 做出来的图表比不上其他的基于 js 包装的库(pyechart、bokeh、plotly等)漂亮,他们可以还可以交互。同时,基于 matplotlib 包装的 seaborn 似乎也比较省代码。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云