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 。 ?...图的主要观点是显示数据，添加不必要的元素只会减少图形的用处！ 最终的图形如下： ? 当将鼠标悬停在不同的栏上时，会得到该栏的精确统计数据，显示该区间内的间隔和航班数。...前面介绍的被动交互也称为检查器（inspectors），因为它们允许用户更详细地查阅图表中的信息，但不会更改显示的信息。一个示例是当用户将鼠标悬停在数据点上时显示的提示信息，如下： ?...在 Python 库和脚本导入之后，我们在Python __file__ 属性的帮助下读取必要的数据。...运行 Bokeh 服务器 在制作绘图所需的所有设置和代码编写完成之后，在本地运行 Bokeh 服务器非常简单。
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 。 ?...图的主要观点是显示数据，添加不必要的元素只会减少图形的用处！ 最终的图形如下： ? 当将鼠标悬停在不同的栏上时，会得到该栏的精确统计数据，显示该区间内的间隔和航班数。...前面介绍的被动交互也称为检查器（inspectors），因为它们允许用户更详细地查阅图表中的信息，但不会更改显示的信息。 一个示例是当用户将鼠标悬停在数据点上时显示的提示信息，如下： ?...在 Python 库和脚本导入之后，我们在Python __file__ 属性的帮助下读取必要的数据。...运行 Bokeh 服务器 在制作绘图所需的所有设置和代码编写完成之后，在本地运行 Bokeh 服务器非常简单。
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。...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。...y = fetch_openml("wine", version=1, as_frame=True, return_X_y=True) data = pd.concat([X,y], axis=1) data.head...fig = data[['Alcohol', 'Proline']].plot.scatter(y='Alcohol', x='Proline') fig.show() 如果将鼠标悬停在图表上，可以选择将图表下载为高质量的图像文件...为了在Jupyterlab中显示Bokeh可视化效果，还需要安装两个新的扩展。
概念上类似于ggplot，它使用图形语法来构造图形，Bokeh有一个易于使用的界面，可以制作非常专业的图形和仪表板。...Bokeh提供的所有便利都可以在Matplotlib中进行定制，包括x轴标签的角度、背景线、y轴扩展、字体大小/斜体/粗体等。...下图显示了一些随机的趋势，使用了更多的自定义图例和不同的线条类型和颜色: 最后提一下，Bokeh也是一个制作交互式仪表板的好工具。...4 Plotly Plotly是非常强大的，但设置和创建的数字需要很多时间，都不是直观的。在花了大半个上午埋头苦干之后，我去吃午饭，几乎什么也没看到。...希望在阅读完这篇综述之后，您可以看到各种美学和代码如何适用于不同的情况，从EDA到presentation。 ·END·
import numpy as np import pandas as pd import pandas_bokeh 我想生成一些随机数据用于演示。假设我们有一个电子商务网站的数据集。...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。...x和y简单地输入Pandas数据框的列名称 xlabel并且ylabelx轴和y轴的标签 title 图表标题. 因此，您已经看到创建这样一个美丽的情节是多么容易。更重要的是，它是交互式的。...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。
Seaborn Seaborn是在Matplotlib基础上经过高级封装的可视化库，一般用于统计分析，是数据科学领域的核心可视化库，类似于kaggle这种数据比赛大部分都用Seaborn。...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。...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...学习文档：https://docs.bokeh.org/ 搭建可视化应用 搭建看板 Jupyter notebook数据可视化探索 数据流分析 web网页 示例代码 import numpy as np...2 + y ** 2) # plotting the figure fig = go.Figure(data=[go.Surface(x=x, y=y, z=z)]) fig.show
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。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...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。...Ploty 入门时有一些要注意的点： 安装时要有 API 秘钥，还要注册，不是只用 pip 安装就可以； Plotly 所绘制的数据和布局对象是独一无二的，但并不直观； 图片布局对我来说没有用（40 行代码毫无意义
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。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...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。...Plotly 入门时有一些要注意的点： 安装时要有 API 秘钥，还要注册，不是只用 pip 安装就可以； Plotly 所绘制的数据和布局对象是独一无二的，但并不直观； 图片布局对我来说没有用（40
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。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...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。...Ploty 入门时有一些要注意的点： 安装时要有 API 秘钥，还要注册，不是只用 pip 安装就可以； Plotly 所绘制的数据和布局对象是独一无二的，但并不直观； 图片布局对我来说没有用（40 行代码毫无意义
写在前面 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。...from Bokeh.io import show, output_notebook 我们需要以下命令来在 jupyter notebook 中显示图表的输出。...pandas_bokeh.output_file（文件名） Hovertool 用于在我们使用鼠标指针悬停在数据上时显示值， ColumnDataSource 是 DataFrame 的 Bokeh...，该列包含我们为 x 轴和 y 轴引用的数据 要在单独的 HTML 文件中显示输出图表，请运行以下命令。...（在 HTML 文件中或在 Jupyter Notebook 中） 显示结果 Python 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。
示例 2：散点图和直方图 继续利用 HvPlot，我们可以很容易地绘制散点图和直方图来查看变量之间的关系和分布： # 创建一些随机数据 df = pd.DataFrame({ 'x': np.random.rand...(100), 'y': np.random.rand(100) }) # 绘制散点图 scatter_plot = df.hvplot.scatter('x', 'y', title="散点图示例...直方图则显示了变量 'x' 的分布情况。...dashboard = pn.Column(year_slider, get_scatter_plot) # 服务化如果你在 Jupyter Notebook 上运行，使用以下命令来显示 # dashboard.servable...要注意的是，如果你在 Jupyter Notebook 上运行这段代码，需要调用dashboard.servable()来显示面板。
简介 Plotly 是一个用于绘制交互式图表的工具库，基于 React 和 Flask，基本功能免费，可以在 Jupyter Notebook 上进行在线或者离线绘图，支持 Python、MATLAB...数据 在开始之前先来回顾下数据是什么样的： 说明我就直接引用前文中的话了： 数据总大小是 9506×162，即 9506 行 162 列，上图是前 5 行，每行代表一个样本，即一个参与调查的开发者。...Jupyter Notebook（不是 Jupyter Lab，Jupyter Lab 对 plotly 的支持不太好）中绘图的，从 plotly 3.0.0 以来，你有两种方法来在 Jupyter Notebook...而且如果要分享或者在网站上嵌入自己绘制的图形，那么就需要使用这种方式来将图形托管在 plotly 上，然后复制嵌入代码到自己的网站，就像我现在做的这样。...此外除了在 Jupyter Notebook 上绘图外，plotly 还有一个用于构建数据分析 Web 应用的 Python 框架：Dash，基于 Plotly.js、React 和 Flask，接下来我会在此基础上讲一下如何使用
如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。...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。...`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。...代码示例② # 数据 N = 4000 x = np.random.random(size=N) * 100 # 随机点x坐标 y = np.random.random(size=N) *...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。
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。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...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。...Ploty 入门时有一些要注意的点： 安装时要有 API 秘钥，还要注册，不是只用 pip 安装就可以； Plotly 所绘制的数据和布局对象是独一无二的，但并不直观； 图片布局对我来说没有用（40 行代码毫无意义
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。...如果你自信已经安装好需要的依赖，如numpy等，那么可以在命令行使用pip来安装： pip install bokeh 为什么使用jupyter notebook作为绘图环境 本文代码都是在notebook...notebook是用于数据探索的常用工具，在数据科学领域被广泛使用，建议大家在学习Bokeh的过程中使用jupyter notebook。...如果你使用的是notebook环境，Bokeh可以在notebook中直接显示交互式图表，只要将output_file()函数替换为output_notebook()函数。...="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y') # 添加带有图例和线条粗细的线图渲染器 # p.line(x, y, legend
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