（视频调试：笪洁琼） 我们从雅虎数据库中随机下载一些每日财经数据，用来绘制我们的K线图。在这个例子中，我们将绘制“标普500ETF”的每日K线图。 我们还将运用通过“bokeh.plotting”绘制带有默认工具集和默认可视样式的接口。它运用了Python中用于现代浏览器Web做演示的交互式可视化库。 ? 上述代码的输出如下所示： ? 我们提供的工具将帮助你记录图表走向，并通过缩放框和变焦轮将其放大或缩小。还有一个重置按钮来显示原本的实际输出，一个保存按钮让你下载浏览器中显示的图像（即缩放的图像）。 ? 在第四天“看涨”（即买入）所对应的所对应的交易条件是： 规则1：最新烛台的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。 规则2：第二支烛台必须是红色的。 在第四天“看空”（即卖出）所对应的交易情况是： 规则1：最新K线的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。 规则2：第二天的烛台必须是绿色的。
很多Excel、PPT中的已有的图表或者是用这两个Office软件可以轻松绘制的简单图表，现实中的需求却要用BI工具来实现，耗时耗力、不能快速部署落地，同时本质上和造轮子无异。 1.弧线图 弧线图是一种图形绘制样式，其中图形的顶点沿欧几里德平面中的一条线放置，边在以该线为边界的两个半平面之一中绘制为半圆，或绘制为半圆序列形成的平滑曲线。 6.箱线图 （不同专业录取分数线箱线图） 在描述性统计中，箱线图是通过四分位数以图形方式描述数据的一种方便方法。方框图从方框（晶须）垂直延伸的线，表示上四分位数和下四分位数之外的可变性。 15.组合图表 组合图表是在同一图纸中使用多个标记类型的视图。例如，可以将利润总额显示为横条，横条上有一条线显示销售总额。还可以使用组合图表在同一视图中显示多个详细级别。 42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时，可以使用如图的条形图的这种变化。与条形图一样，每个条形图的长度用于显示类别之间的离散数值比较。
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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。 # 提示列的每个唯一值的计数 df = data['tip'].value_counts() # 绘制图形 graph.line(df, data['tip']) # 展示模型 show(graph ) 输出: 条形图 条形图可以有水平条和垂直条两种类型。 = figure(title = "Bokeh Bar Chart") # 读取数据库 data = pd.read_csv("tips.csv") # 绘制图形 graph.vbar(data[
▍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 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。 Bokeh提供了两个常见选项：(1) 生成静态的HTML文件，(2) 在Jupyter Notebook中内联呈现可视化。 步骤 3：配置图形界面 你将配置图形，为可视化准备画布。 然后使用dict将颜色配置映射到winLoss特征上。 步骤 5：组织布局 图形绘制完毕，我们想将两个绘图进行布局。Bokeh中，可以是使用网格式布局，或者选项卡切换式的布局。 # 可视化展示 show(grid) 如果运行没有问题，那么将会创建一个新的浏览器窗口，然后出现我们的可视化图形。 ? 可以看到，图像右上角有一个工具条选项，有套索，单击，刷新，保存。
01 概述 折线图（Line）是将排列在工作表的列或行中的数据进行绘制后形成的线状图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 ▲图2 代码示例②运行结果 代码示例②第3行使用multi_line()方法，实现一次性绘制两条折线，同时，在参数中定义不同折线的颜色。 ▲图4 代码示例④运行结果 代码示例④在代码示例③的基础上增加了图例的位置、显示或隐藏图形属性；通过点击图例，可实现图形的显示或隐藏，当折线数目较多或者颜色干扰阅读时，可以通过该方法实现对某一条折线数据的重点关注 这种通过图例、工具条、控件实现数据人机交互的可视化方式，正是Bokeh得以在GitHub火热的原因，建议在工作实践中予以借鉴。 ▲图8 代码示例⑧运行结果 代码示例⑧第22、23行通过line()方法绘制两条曲线，严格上讲这两条曲线并不是Bokeh时间序列的标准绘制方法。
01 概述 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 时间序列中的每个观察值大小,是影响变化的各种不同因素在同一时刻发生作用的综合结果。从这些影响因素发生作用的大小和方向变化的时间特性来看,这些因素造成的时间序列数据的变动分为如下4种类型。 ▲图1 代码示例①运行结果 代码示例①第8行np.convolve用来计算离散点的移动平均值；第10行在画布中预定义x轴的数据类型为datetime；第12行绘制离散的点（散点图）；第13行绘制曲线。 ▲图3 代码示例②运行结果 代码示例②第11行在画布中预定义x轴的数据类型为datetime；第41、43行绘制两条时间序列曲线。 ▲图5 代码示例⑤运行结果 代码示例⑤采用modes接口进行图形绘制，第25行为该图形增加平移工具并自定义滚轮缩放的速率。读者仅需要了解采用这种方式进行绘图的基本流程即可。
你可以在matplotlib中绘制一张图表，运用Phython和JavaScript插件增加交互功能，然后用D3渲染。 如果你熟悉D3和JavaScript，就可以创造无穷尽的各种图形。 当你准备发布图形的时候，在最后添加一行额外的代码，把你的图形转换成HTML和JavaScript字符，就可以嵌入到任何网页中。 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。 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。
特点是能直观表现出影响因素和预测对象之间的总体关系趋势。优点是能通过直观醒目的图形方式反映变量间关系的变化形态，以便决定用何种数学表达方式来模拟变量之间的关系。 这在Web数据化中非常有用，不同的方式，在不同的设备上的展示效果会有些许差异。 p.scatter(x, y, **kwargs)参数说明。 ▲图4 代码示例②运行结果 代码示例②中第11行和第15行使用scatter方法进行散点图绘制。 第7行工具条中的不同工具定义，第9行数据点的不同颜色定义，第20行和第21行采用网格显示图形，可以提前了解这些技巧，具体使用方法在下文中会专门进行介绍。 代码示例③再次对前面提到的鸢尾花的数据集进行分析，图5中x轴为花瓣长度，y轴为花瓣宽度，据此可以将该散点数据聚类为3类。同时，该段代码展示了常规图形的绘制流程，含x、y轴的标签。 ?
除此之外，它还可以用于绘制其它各种各样的数据图，绘制完成之后可以发布并且嵌入到网页或者PPT中。 ? ? ? 为了在Power BI上也可以绘制出动态条形图，Wishyoulization开发了Animated Bar Chart Race插件，在Power BI的marketplace里面搜索下载之后便可以使用 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。 它让我们可以用更少的代码去展示想要展示的图形，把专注力集中在数据探索上，而不是绘图的过程上。 ? ，欢迎在留言区进行留言，数据室会尽可能多的在“数答”这个版块中对大家提出的问题进行回答~
对于第二点，如果生产环境对效率要求较高，可以更换其他库，或者在批量生产时采用多进程的方式来加快处理。 作为Python中使用最广泛的可视化工具之一，matplotlib可以绘制大多数常见的图。 geopandas扩展了pandas(pandas中有简单的绘图模块，可以说是提供了数据处理和可视化一条龙服务)的数据类型，从而允许进行几何操作，其目标是使python在地理空间数据处理更加简单。 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。 PyQtGraph是基于PyQt4/PySide和numpy的纯Python图形和GUI库，主要应用于数学/科学/工程应用领域。 PyQtGraph支持2D/3D图形绘制，而且还提供了一些高级特征。
我们首先创建一个图形(figure)，然后在图形中添加称为图形符号(glyphs)的元素。 一个有用的检查器是当用户将鼠标悬停在数据点上时出现的提示工具，在 Bokeh 中称为 HoverTool 。 ? ，绘制的图形如下： ? 这个直方图非常混乱，因为有 16 家航空公司在同一图表上绘制！ 如果想比较航空公司，由于信息重叠，这几乎是不可能的。 幸运的是，我们可以添加小部件（widgets）以使绘图更清晰并实现快速比较。 Bokeh 中还有许多其他类型的交互，但是现在，我们的三个控件允许用户在图表上“玩”很多！
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。 现在，我们在Pandas数据框中有数据。在开始用于pandas_bokeh绘制数据之前，我们需要将输出设置为笔记本，这将适用于Jupyter / iPython笔记本。 figsize在元组中定义图的大小（宽度，高度） xlim和分别ylim定义x轴和y轴的默认范围。在这里，我仅设置y轴。 因此，该图表将被保存并输出到可以保留和分发的HTML文件中。 ? 在本文中，我演示了如何使用该pandas_bokeh库以极其简单的代码但具有交互功能的精美演示来端对端绘制Pandas数据框。
转自量子位，作者乾明 GitHub 上，一份用 Python 做交互式图形的资源火了。 这一工具名为 Bokeh，官方介绍称，它能读取大型数据集或者流数据，以简单快速的方式为网页提供优美、高交互性能的图形。 比如，有人用它做出了这样的图： ? 有人做出了这样的图： ? ： 低级接口能为应用开发者提供高度灵活的图形表示（支持自定义一些顶层的组件） 中级接口主要用于绘制曲线（会默认加载一些低级的组件） 高级接口用于快速简单地构建复杂图形 官方支持 Python 2.7 和 3.5 + 版本，在其他版本的 Python 上功能可能会受限。 有人正在将 Bokeh 的用户指南汉化： https://github.com/DonaldDai/Bokeh-CN 在具体实现方面，官方提供了教程与示例： ?
乾明 发自 凹非寺 GitHub上，一份用Python做交互式图形的资源火了。 这一工具名为Bokeh，官方介绍称，它能读取大型数据集或者流数据，以简单快速的方式为网页提供优美、高交互性能的图形。 ： 低级接口能为应用开发者提供高度灵活的图形表示（支持自定义一些顶层的组件） 中级接口主要用于绘制曲线（会默认加载一些低级的组件） 高级接口用于快速简单地构建复杂图形 官方支持Python 2.7和3.5 +版本，在其他版本的Python上功能可能会受限。 ，下载地址： https://www.anaconda.com/distribution/ 在工具使用方面，官方也提供了详尽的用户指南，包括快速安装运行、了解基础概念、如何处理数据、绘图、添加注释交互等等 有人正在将Bokeh的用户指南汉化： https://github.com/DonaldDai/Bokeh-CN 在具体实现方面，官方提供了教程与示例： ?
弹性公网 IP（Elastic IP，EIP）是可以独立购买和持有，且在某个地域下固定不变的公网 IP 地址。弹性公网IP可以与 CVM、NAT 网关、弹性网卡、高可用虚拟 IP 等云资源绑定，提供访问公网和被公网访问能力；还可与云资源的生命周期解耦合，单独进行操作；同时提供多种计费模式，您可以根据业务特点灵活选择，以降低公网成本。
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