Matplotlib Matplotlib不必多说，它是最流行的Python可视化库，可以绘制二维、三维、动态、交互等任何图表，也是Seaborn等众多可视化库的底层依赖。...学习文档：https://matplotlib.org/ Matplotlib的特点是图表功能齐全，可定制化强，一般专业的新闻图表、科研图表、出版图表、企业图表都可以用Matplotlib绘制。...Altair Altair也是Python中一个主打统计分析的可视化库，它和Seaborn不同的是，语法会更加简洁，让你在可视化的过程中去分析梳理数据。...Altair基于Vega-Lite语法规则，将可视化描述为从数据到图形标记（例如，圆圈、矩形或折线）和属性（例如，颜色、大小、形状或透明度）的编码映射过程，使用Json格式规范图表外观，使用起来非常简单...Bokeh Bokeh主打web交互式可视化，图表不再是冷冰冰的图片，而是可以随意去调整的可视化交互工具，比如创建看板、应用、网页，都可以轻松实现，你也可以在jupyter notebook上去展示Bokeh
Bokeh简介 Bokeh是一款交互式可视化库，在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python（或其它语言），快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。...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。...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、...show(p) 有时候，绘制图表不光要知道数据点在x、y轴的位置，而且要赋予数据点颜色、大小等属性，展示数据点的其它含义，如下： import numpy as np from bokeh.plotting
将通过专注于几个具体的属性来评价一个可视化工具的优缺点： 互动性 你想要交互式可视化吗？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。...Seaborn Seaborn[3]是一个建立在Matplotlib之上的Python数据可视化库。它提供了一个更高层次的界面，简化了创建具有视觉吸引力的图的过程。...气泡的颜色代表分叉的数量，而大小则与星星的总数相对应。 经验之谈：Plotly 是一个很好的选择，可以用最少的代码来创建交互式和出版质量的图表。它提供了广泛的可视化功能，并简化了创建复杂图表的过程。...Altair建议在处理超过5000个样本的数据集时，在可视化之前对数据进行汇总。处理更大的数据集可能需要额外的步骤来管理数据大小和复杂性。 经验之谈：Altair 是创建复杂统计图表的绝佳选择。...例如，使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图，除了需要提前转换数据外，如果我们想让图表看起来漂亮，还需要设置条形图的宽度和颜色。
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。...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)。...用户可以直接用代码来描绘图像，可以用任何文字处理工具打开SVG图像，通过改变部分代码来使图像具有交互功能，并且可以插入到HTML中通过浏览器来观看。...、空间图、泰森多边形图、形状文件和许多更常见的空间可视化的实现。...除了为常用的地理数据可视化提供内置的可视化功能外，geoplotlib还允许通过定义定制层来定义复杂的数据可视化（绘制OpenGL，如分数、行和具有高性能的多边形），创建动画。
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。...import warnings warnings.filterwarnings('ignore') 上面是基本设置，然后加载bokeh包 #导入图表绘制、图表展示模块 from bokeh.plotting...，先保存成file文件，再在web浏览器中打开 outputfile('examp.html') #创建html文件 #绘图之后，会弹出html窗口，图形文件也会储存在创建的目录里面 2....绘制散点图 p.circle(x,y, #x轴、y轴值 size,color,alpha, #点的大小、颜色、透明度 #（注意，这里的...、散点大小设置 5.1.1 数据中有一列用来设置颜色或大小 rng=np.random.RandomState(1) rng.randint(1,4,100) 5.1.2 类别型颜色 构造作图数据
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)。...受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API 。...只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线。它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。...bokeh 专门针对Web浏览器的交互式、可视化Python绘图库 提供优雅简洁的多功能可视化展示，能快速创建图表、仪表板和可视化应用 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...独立的HTML文档或服务端程序 可以处理大量、动态或数据流 支持Python (或Scala, R, Julia…) 不需要使用Javascript END
—“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。...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。 正如你所看到的，Bokeh捆绑了多种语言（Python, R, lua和Julia）。...让我们来看看创建一个图表的通用方法： 1. 导入库和函数/方法 2. 准备数据 3. 设置输出模式（Notebook文档、Web浏览器或服务器） 4. 创建图表并选择图表的样式（如果需要） 5....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...在这里，你可以综合各种视觉元素（点、圆、线、补丁和许多其它元素）和工具（悬停、缩放、保存、重置和其它工具）来创建可视化。 使用Bokeh的Plotting接口创建的图表自带一组默认的工具和视觉效果。
Bokeh与Python可视化领域中的流行库Matplotlib和Seaborn不同，它使用HTML和JavaScript渲染其图形，这使得它在构建基于Web的应用中成为一个非常理想的候选者。...它对于探索和理解数据，或创建漂亮的项目报告自定义图表，非常有帮助。 上一篇大家也看到了这些交互式图表，非常炫酷，且易于分析和观察。 ? 连续比赛胜负的技术指标追踪 ?...在这里，你可以灵活地使用许多可用的标记和形状选项从头开始绘制数据，所有这些都可以轻松定制，有极高的创作自由。...此外，Bokeh还具有一些内置功能，可用于构建堆积条形图等大量示例，以及用于创建网络图和地图等更高级可视化的大量示例。...从上面动态图可以很清晰地看出随着比赛场次增加，胜负场的分布情况，以及对应的得分，篮板，助攻和失误的技术指标追踪。
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。...从最新的pandas版本0.25.3开始，不再需要上面的操作了，数据处理和可视化完全可以用pandas一个就全部搞定。...Plotly backend Plotly的好处是，它基于Javascript版本的库写出来的，因此生成的Web可视化图表，可以显示为HTML文件或嵌入基于Python的Web应用程序中。...Bokeh backend Bokeh是另一个Python可视化包，也可提供丰富的交互式可视化效果。Bokeh还具有streaming API，可以为比如金融市场等流数据创建实时可视化。...Bokeh还具有plot_grid函数，可以为多个图表创建类似于仪表板的布局，下面在网格布局中创建了四个图表。
在数据可视化的研究热潮中，如何让数据生动呈现，成了一个具有挑战性的任务，随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。...2 Seaborn Seaborn利用Matplotlib的强大功能，只用几行代码就能创建出漂亮的图表。它们的关键区别在于，Seaborn的默认款式和调色板设计更加美观和现代。...它的优势在于能够创建交互式的网站图，可以很容易地将数据输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...2 HoloViews HoloViews是一个开源的Python库，旨在使数据分析和可视化更加简便，可以用非常少的代码行完成数据分析和可视化。...3 Plotly Plotly是一个数据可视化的在线平台，与Bokeh一样，Plotly的强项在于制作交互式视图，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。
Matplotlib可以用于Python脚本，Python和IPython外壳，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器等。...Altair Altair是Python中的统计数据可视化库。它基于Vega和Vega-Lite，这是一种用于创建，保存和共享也具有交互性的数据可视化设计的声明性语言。...Bokeh Bokeh是一个数据可视化库，它为详细的图形提供了跨各种数据集(无论大小)的高交互性。...数据可视化专家可以使用bokeh为现代Web浏览器创建各种交互式图，该bokeh可用于交互式Web应用程序，HTML文档或JSON对象。Bokeh具有3个级别可用于创建可视化。...Pygal Pygal与Plotly或Bokeh相似，它创建的数据可视化图表可以嵌入到网页中，并可以使用Web浏览器访问，但主要区别在于它以SVG的形式输出图表或可缩放矢量图形。
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？...作者：屈希峰 来源：大数据DT（ID：bigdatadt） 01 概述 气泡图（Bubble）是一种多变量图表，是散点图的变体，也可以认为是散点图和百分比区域图的组合。...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)。 ...关于作者：屈希峰，资深Python工程师，Bokeh领域的实践者和布道者，对Bokeh有深入的研究。擅长Flask、MongoDB、Sklearn等技术，实践经验丰富。...延伸阅读《Python数据可视化》 长按上方二维码了解及购买 转载请联系微信：DoctorData 推荐语：从图形绘制、数据动态展示、Web交互等维度全面讲解Bokeh功能和使用，不含复杂数据处理和算法
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”）。...image.png 制作多条形图 在我们继续之前，请注意你可能需要调整你的 Python 环境来让这段代码运行，包括以下： 运行最新版本的 Python （在 Linux、Mac 和 Windows...=FactorRange(*x), width=2000, title="Election results") 你需要让 Bokeh 创建一个颜色表，这是一个特殊的 DataSpec 字典，它根据你给它的颜色映射生成...在这种情况下，颜色表是一个简单的党派名称和一个十六进制值之间的映射。...图表上数据的可视化形式被称为“ 字形(glyphs)”，因此你已经创建了一组条形字形。
最近类似于这种动态条形图看起来非常酷炫，在朋友圈和某音等平台非常火，以下是我总结的用于绘制动态条形图的简单易用的工具： 1.1 Flourish Flourish是一个在线数据可视化网站，可以快速地把表格数据转换为各种各样好看的图表...它的动态条形图提供了各种图表设置，可以让我们轻松地制作出符合自己要求的动态条形图，并且可以把制作好的图形直接导出为GIF、MP4格式。 ? ?...2.1 Bokeh Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。...plotly 是一个交互式开源数据可视化框架，它具有Python、R、Javascript等语言的API接口。...官方文档链接：https://www.echartsjs.com/zh/tutorial.html 3.2 AntV G2 G2 是一套基于可视化编码的图形语法，以数据驱动，具有高度的易用性和扩展性，用户无需关注各种繁琐的实现细节
如何使用Python进行数据可视化：Matplotlib和Seaborn指南 数据可视化是数据科学和分析中不可或缺的一部分，而Python中的Matplotlib和Seaborn库为用户提供了强大的工具来创建各种可视化图表...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。...输出和分享可视化 一旦创建了令人满意的可视化，你可能希望将其分享给他人。Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly都提供了保存图表的功能，可以将图表保存为图片或HTML文件。...总结 本文详细介绍了如何使用Python中的Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly等库进行数据可视化，并深入探讨了一系列主题，涵盖了从基础的静态图表到高级的交互性和动态可视化的方方面面...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。
，详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程，内容循序渐进且具有很高的实用性。...从上述图表来看，我们看到到达延迟几乎正态分布，右侧有轻微的正偏斜或重尾。 当然，其实有更简单的方法可以在 Python 中创建基本直方图，比如可以使用几行 matplotlib 代码完成相同的结果。...它们分别位于 “left”，“right” 和 “proportion” 列中。 color 列为每个显示的航空公司提供了唯一的颜色， f_ 列为 tooltips 提供了格式化文本。...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。
导读：本文通过一个项目案例，详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程，内容循序渐进且具有很高的实用性。...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： ?...让我们通过制作带有正方形和圆形的基本图表来说明 glyphs 的概念。首先，我们使用 figure 方法创建一个图，然后通过调用适当的方法并传入数据将我们的 glyphs 附加到 figure 中。...从上述图表来看，我们看到到达延迟几乎正态分布，右侧有轻微的正偏斜或重尾。 当然，其实有更简单的方法可以在 Python 中创建基本直方图，比如可以使用几行 matplotlib 代码完成相同的结果。...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。
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