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)。 ... 110# 数据回调 111callback = CustomJS(args=sources, code=code) 112slider = Slider(start=years[0], end...▲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...如果年份数据足够多，则可以使用while循环回调加载不同年份的数据，其展示效果就是一幅类似于Gif效果的动图。
如果想要创建更具吸引力的可视化图表，我们可以允许用户通过交互自己来探索数据。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。...在 make_dataset 函数中，我们希望根据 dataframe 中的 name列选择航空公司，并通过 arr_delay 列限制航班数量。...创建交互的小部件 一旦我们在 Bokeh 中创建基本图形，通过窗口小部件添加交互相对简单。 我们想要的第一个小部件是一个选择框，允许读者选择要显示的航空公司。...我们更改图表上显示的数据的方法是改变我们传递给 make_plot 函数中的 glyph(s) 的数据源。...在顶部，我们看到许多选项卡，每个选项卡包含应用程序的不同部分。 仪表板的初衷是，虽然每个选项卡可以独立存在，但我们可以将它们中的许多连接在一起，以便能够完整地探索数据。
Bokeh 样式中，通过将元素添加到原始图形中来包含元素。...如果想要创建更具吸引力的可视化图表，我们可以允许用户通过交互自己来探索数据。 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。...创建交互的小部件 一旦我们在 Bokeh 中创建基本图形，通过窗口小部件添加交互相对简单。 我们想要的第一个小部件是一个选择框，允许读者选择要显示的航空公司。...我们更改图表上显示的数据的方法是改变我们传递给 make_plot 函数中的 glyph(s) 的数据源。...在顶部，我们看到许多选项卡，每个选项卡包含应用程序的不同部分。 仪表板的初衷是，虽然每个选项卡可以独立存在，但我们可以将它们中的许多连接在一起，以便能够完整地探索数据。
本文由以下几个大的部分组成： Bokeh 基础介绍 在 Bokeh 中添加主动交互功能 在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 Tips： 本文源代码地址，可以在公众号『Python数据之道』后台回复...如果想要创建更具吸引力的可视化图表，我们可以允许用户通过交互自己来探索数据。 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。...创建交互的小部件 一旦我们在 Bokeh 中创建基本图形，通过窗口小部件添加交互相对简单。 我们想要的第一个小部件是一个选择框，允许读者选择要显示的航空公司。...我们更改图表上显示的数据的方法是改变我们传递给 make_plot 函数中的 glyph(s) 的数据源。...在顶部，我们看到许多选项卡，每个选项卡包含应用程序的不同部分。 仪表板的初衷是，虽然每个选项卡可以独立存在，但我们可以将它们中的许多连接在一起，以便能够完整地探索数据。
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10 代码示例⑩运行结果 代码示例⑩增加了Bokeh控件复选框，第12、13、14行使用line()方法绘制3条曲线；第16行定义复选框，并在18行定义回调函数，通过该回调函数控制3条曲线的可视状态...) # 回调函数 code = """ // cb_data = {geometries: ..., source: ...}
今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展 1、voila 这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。...与通常的html转换的笔记本不同，每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核，所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调，他的web是通过tornado来开发的...他是基于js进行幻灯片显示，所以一个案件键就可以启动一个基于js的幻灯片。这个扩展在GitHub上有超过3k star。...4、bokeh Bokeh (Bokeh.js) 是一个 Python 交互式可视化库，它基于 D3.js进行可视化所以可以快速简单地创建交互式绘图、仪表板，并且可以对大型数据集进行的高性能交互可视化绘图...所以如果你是教育工作者它是非常有用的，比如它可以轻松地创建基于Jupyter的课后作业，学生可以通过Jupyter进行编码练习和书面问题的回答，然后通过这个扩展来对作业进行打分。
1、voila 这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。...与通常的html转换的笔记本不同，每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核，所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调，他的web是通过tornado来开发的...他是基于js进行幻灯片显示，所以一个案件键就可以启动一个基于js的幻灯片。这个扩展在GitHub上有超过3k star。...4、bokeh Bokeh (Bokeh.js) 是一个 Python 交互式可视化库，它基于 D3.js进行可视化所以可以快速简单地创建交互式绘图、仪表板，并且可以对大型数据集进行的高性能交互可视化绘图...所以如果你是教育工作者它是非常有用的，比如它可以轻松地创建基于Jupyter的课后作业，学生可以通过Jupyter进行编码练习和书面问题的回答，然后通过这个扩展来对作业进行打分。
Bokeh的优势： Bokeh允许你通过简单的指令就可以快速创建复杂的统计图， Bokeh提供到各种媒体，如HTML，Notebook文档和服务器的输出 ·我们也可以将Bokeh可视化嵌入flask...与D3.js相比，Bokeh的可视化选项相对较少。因此，短期内Bokeh无法挑战D3.js的霸主地位。 综合Bokeh的优点及其面临的挑战，Bokeh是当前用于快速开发原型产品的理想工具。...图表范例-2：在Notebook文档中，利用箱线图比较IRIS数据集中的萼片长度（sepal length）和花瓣长度（petal length）的分布情况 要创建这个可视化图表，我首先要使用Sklearn...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...5.图表可视化 为了更好地理解这些步骤，让我举例演示： 绘图范例-1：在Notebook文档中创建二维散点图（正方形标记） from bokeh.plotting import figure, output_notebook
构建基于浏览器的 GUI 程序 PyWebIO 提供了一系列命令式的交互函数来在浏览器上获取用户输入和进行输出，将浏览器变成了一个“富文本终端”，可以用于构建简单的 Web 应用或基于浏览器的 GUI...进行数据可视化[6] 使用 plotly 进行数据可视化[7] 使用 pyecharts 创建基于 Echarts 的图表[8] 使用 pyg2plot 创建基于 G2Plot 的图表[9] 使用 cutecharts.py...创建卡通风格图表[10] 数据可视化效果图： 与现有框架集成 PyWebIO 还可以方便地整合进现有的 Web 服务，让你不需要编写 HTML 和 JS 代码，就可以构建出具有良好可用性的应用。...task_func) urlpatterns = [ path(r"tool", webio_view_func), ] 与更多框架的整合见文档[11] 最后 PyWebIO 使用同步而不是基于回调的方式获取输入...app=pyecharts [9] 使用 pyg2plot 创建基于 G2Plot 的图表: http://pywebio-charts.pywebio.online/?
在前端显示一个柱状图 柱状图的主体是在Django中完成的 前端效果 ? Part 2：前端代码 ? ...在head内新增一段代码{{ script |safe }} 在body内新增一段代码{{ graph |safe }},注意放置的位置 Part 4：后端代码 ?
你可以通过面向对象的接口或通过一些MATLAB的函数来更改控制行样式、字体属性、轴属性等。...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。...系统之上的js库，可以很轻松地将在Python中操作的数据可视化为交互式的单张地图，且将紧密地将数据与地图联系在一起，可自定义箭头，网格等HTML格式的地图标记。...通过一个简单的API，将matplotlib图形导出为HTML代码，这些HTML代码可以在浏览器内使用。...可以在二维和三维空间中显示标量、向量和张量数据。可通过自定义源、模块和数据过滤器轻松扩展。
中的Bokeh用例 我们将要处理的数据是我们当中最著名的数据集，可以在 kaggle上找到该数据集。...所以我们不能说大多数人是在游戏中被谋杀的。 散点图 首先，将创建 Sabotages fixed 和 Minutes 的数据框，并更改列名并在其中添加 T。...df_user.plot_Bokeh.barh(title='Users: Won or Defeat') Bokeh中的双向条形图 从图表中，我们可以轻松区分用户是被击败还是赢得了比赛。...Bokeh库的布局功能 Layout 函数将让我们构建一个由绘图和小部件组成的网格。我们可以在一个布局中拥有尽可能多的行和列或网格。...在Bokeh中设置布局的主要逻辑是我们希望如何设置图表。创建一个如下图所示的设计。
▲图1 散点数据的相关性 在Python体系中，可使用Scipy、Statsmodels或Sklearn等对离散点进行回归分析，归纳现有数据并进行预测分析。...`可以在Jupyter notebook中通过`import bokeh.core.properties.NumberSpec `导入该属性，然后再查看其详细的使用说明。...中的画布可通过多种布局方式进行显示； 通过配置参数BoxSelectTool，在图中用鼠标选择数据，采用不同方式进行交互。...中的画布可通过多种布局方式进行显示：通过配置视图参数，在视图中进行交互可视化。...▲图6 代码示例④运行结果 代码示例④让读者感受一下Bokeh的交互效果，Div方法可以直接使用HTML标签，其作为一个独立的图层进行显示（第30行）。
2 建立在Javascript plotly库基础上，能使python用户创建基于web的可交互的可视化作品，其能在jupyter notebook上展示，而且可以导出为HTML。...3 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.js。...4 独立的HTML文档或服务端程序 5 可以处理大量、动态或数据流 支持Python (或Scala, R, Julia…) 6 不需要使用Javascript 使用方法： from bokeh.plotting...import figure, output_file, show# 创建图表p = figure(plot_width=300, plot_height=300, tools="pan,reset,save...")# 图表中添加圆p.circle([1, 2.5, 3, 2], [2, 3, 1, 1.5], radius=0.3, alpha=0.5)# 定义输出形式output_file("foo.html
Seaborn中的可视化技术示例 用Bokeh或Plot.ly实现交互式可视化 虽然seaborn能够产生美丽的可视化图形，但它们都是静态的。...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。...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...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。...Plot.ly Dash是基于Flask，Plotly.js和React.js构建的，同时增加了创建同步多视点可视化的障碍。
▲Seaborn中的可视化技术示例 03 用Bokeh或Plot.ly实现交互式可视化 虽然seaborn能够产生美丽的可视化图形，但它们都是静态的。...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。...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。...Plot.ly Dash是基于Flask，Plotly.js和React.js构建的，同时增加了创建同步多视点可视化的障碍。
导入库后，在DataFrames和Series上就新添加了一个绘图方法plot_bokeh()。...(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...的可选关键字参数 df.plot_bokeh.line( 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...，我们还可以通过关键字kind="barh"或访问器plot_bokeh.barh来进行条形图绘制。...，通过这部分的学习，我们发现Pandas除了结合matplotlib常规绘图外，还可以通过bokeh绘图后端快速绘制可交互的图表，用起来非常方便。
四、 第四阶段（分裂） 数据分析师（数据科学家）、BI等：这部分一般是精进统计学，熟悉业务，机器学习会使用（调参+选模型+优化），取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。...可视化工程师：这部分国内比较少，其实偏重前端，会high charts，d3.js， echarts.js。技术发展路线可以独立，不在这四阶段，可能前端转行更好。...NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。...机器学习（数据分析师要求会选、用、调） 常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯；不常用的也稍微了解一下；深度学习视情况学习。 5....可视化（选学）：tableau、 http：// plot.ly 、d3.js、echarts.js，R里面的ggplot、ggvis，Python里的bokeh、matplotlib、seaborn都不错
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。...通过Plotly可以轻松地为每个类应用不同的颜色，以便直观地看到分类。...为了在Jupyterlab中显示Bokeh可视化效果，还需要安装两个新的扩展。...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。...[p3, p4]], plot_width=450) 可以看到，可视化的部分都是在pandas的dataframe基础上一行代码搞定，最后plot_grid完成布局。
', markersize=1) 数据可视化的交互性 在实际应用中，交互性是数据可视化中的重要部分，能够增强用户体验并提供更深层次的数据探索。...我们使用了面向对象的绘图方式，通过subplots创建了Figure和Axes对象，然后在Axes对象上绘制了两条折线。...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。...' curdoc().add_root(p) 在这个例子中，使用Bokeh创建了一个动态散点图，通过ColumnDataSource更新数据。...实际应用示例： 通过一个舆情分析的实际应用场景，演示了如何结合多个库创建一个综合、交互性的可视化，为读者提供了在实际工作中应用所学知识的示范。
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