Python因为其语法简单、胶水语言的特性，诞生了很多好用的轮子（标准库、第三方库），也因此让Python一度成为了最热门的编程语言（2023年1-10月 TIOBE编程语言排名第一）。...我用过很多Python库，因为数据分析展示的需要，经常用一些可视化库来设计图表，这些库有不同的应用场景，生产力非常强大。...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。...比如说Seaborn可以一行代码设置图表的配色风格，什么统计风、商务风、学术风，都给你搭配的妥妥的，还有像置信区间这种专业领域的图表也集成到函数中。...Bokeh有很多的交互工具，比如缩放、平移、框选、悬停、重置、编辑、图像导出等等，使用起来非常方便。
Python 提供了多种可视化工具，HvPlot 是其中一个出色的库，专为简单且高效的交互式可视化设计。...HvPlot 可以与 Pandas、xarray 等数据处理库无缝集成，并且支持 Bokeh、Matplotlib 等多种绘图后端，允许用户根据需要制作静态或交互式图表。...() # 如果你使用的是纯 Python 脚本，使用以下命令来启动服务器 dashboard.show() 在这个例子中，我们首先导入了必要的库，然后清洗了Bokeh库中的汽车数据集。...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。...如果是在纯 Python 环境中，需要使用dashboard.show()来启动一个服务器，并在浏览器中查看面板。 这只是 HvPlot 功能的冰山一角。
Notebooks集成了markdown标记语言、代码和inline模式绘图，使其成为探索性数据分析的绝佳工具。...那么问题来了，当我们要与非技术受众分享数据时，有哪些选择？有比Notebooks更好的选择吗？...python代码只需经过最少的修改，任何代码脚本都可以变成仪表板。 有什么缺点吗？当然。...Matplotlib一直是Python的首选绘图库。它已经存在了近二十年，并且紧密集成在Python科学计算技术栈中。.../python/）、bokeh（https://bokeh.org） 和 altair（https://altair-viz.github.io）可以直接渲染到 javascript。
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？...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？...这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表（dashboard）留了一些空间，不过这次要讲的包中，许多都可以很好地支持 3D 图和商业报表。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...用 Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗？」这一问题的答案。
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？ 用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？...这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表（dashboard）留了一些空间，不过这次要讲的包中，许多都可以很好地支持 3D 图和商业报表。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...▲用 Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗？」这一问题的答案。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；
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？ 用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？...这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表（dashboard）留了一些空间，不过这次要讲的包中，许多都可以很好地支持 3D 图和商业报表。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...有很多数据可视化的包，但没法说哪个是最好的。希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。
转载于机器之心 参与：李诗萌、王淑婷 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？...这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表（dashboard）留了一些空间，不过这次要讲的包中，许多都可以很好地支持 3D 图和商业报表。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...用 Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗？」这一问题的答案。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；
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？...这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表（dashboard）留了一些空间，不过这次要讲的包中，许多都可以很好地支持 3D 图和商业报表。...人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...用 Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗？」这一问题的答案。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；
1 背景 R语言和Python语言是数据工作者喜欢使用的两种开源编程语言。我身边玩数据的朋友，有一部人用R语言，也有一部分人用Python语言，还有一部分人两者兼而用之。...1： 若你想学习Matplotlib库来创建有吸引力，洞察力的可视化，以从数据中获得高质量的洞见，请你阅读第一本书。在一系列方法与指点的帮助下，你会学习如何设计和实现与商业智能和数据科学相关的图形。...2： 若你想创建动态交互的漂亮图形，并且发现了Bokeh库，请你阅读第二本书。它介绍了Bokeh库的使用，尤其是最后一章，分享了Bokeh工作流，并且以项目案例做了示范。...3： 若你是学生或者有足够的时间，我建议你把这两本书的都看下，看的顺序，第一本---第二本。你先掌握静态做图，再掌握动态做图。你在阅读的过程中，请带着问题（数据可视化的目的是什么？原则是什么？...如何选择合适的可视化类型？等等）去学习和实践，一定要把书本的代码做复现，重构和迁移。 关于Python语言做数据可视化的书籍，你有什么问题，请留言。
正对动态图形，我在公众号中也有介绍过专门绘制的工具，今天这篇推文，我就汇总一下Python语言中绘制动态图的可视化工具~~ 工具01：Matplotlib Matplotlib作为Python语言中最常用的可视化工具之一...可以使用Mtaplotlib中的动画功能进行绘制。Matplotlib绘制的动态视频如下：Matplotlib动态图视频 详细绘制方法参考：Matplotlib绘制动态曲线图，超简单！！...Nature都推荐的箱线图(Boxplot)绘制工具长啥样？免费、在线、灵活操作...？ 集成Matplotlib、Bokeh、Plotly！这个交互式可视化工具这么强的吗？...不是，这个地理数据工具这么强的吗？数据处理、可视化它都行.. 这种环形图太难画？！带你一行代码搞定.. 这种图太多人问了，绘制方法真的很简单.. 不是，这封面图这么多人问的吗？...我懵了··· 节后第一天，就因为论文配图，被导师怼了一上午····· plotnine，打死不学R语言, 我可以用Python到40岁.....
Python有以下三个特点： • 易用性和灵活性 • 全行业高接受度：Python无疑是业界最流行的数据科学语言 • 用于数据科学的Python库的数量优势 数据科学 文中提及了用于数据清理、数据操作...在Linux中安装Spacy： pip install -U spacy``python -m spacy download en 操作系统 以下是学习spaCy的课程： 《简化自然语言处理——使用SpaCy...《使用Bokeh的交互式数据可视化（在Python中）》传送门： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/interactive-data-visualization-library-python-bokeh...没有什么能与之媲美。 事实上，scikit-learn建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。它是开放源码的，每个人都可以访问，并且可以在各种环境中重用。...能解释模型为什么能够得出结果吗？这些是每个数据科学家都能够回答的问题。构建黑盒模型在业界毫无用处。 所以，上文中已经提到的两个Python库可以帮助解释模型的性能。
基本上，神经网络中有3个不同的层： ? 输入层（所有输入都通过该层输入模型） 隐藏层（可以有多个隐藏层用于处理从输入层接收的输入） 输出层（处理后的数据在输出层可用） 神经网络图谱 ?...在实战使用scikit-learn中可以极大的节省代码时间和代码量。它基于NumPy，SciPy和matplotlib之上，采用BSD许可证。 ?...PySpark RDD基础 Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，通过Scala语言实现，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，不同的是Job中间输出结果可以保存在内存中...它实现了在Python中使用向量和数学矩阵、以及许多用C语言实现的底层函数，并且速度得到了极大提升。 ? Bokeh Bokeh是一个交互式可视化库，面向现代Web浏览器。...Pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。 ?
Python语言是一种强大而简洁的编程语言。据IEEE Spectrum消息，Python在2020年继续蝉联最受欢迎的编程语言第一名。...在Notebook中可以方便地调用Python的第三方库，如pandas、Bokeh等，对数据进行清理、统计和可视化的操作，并且在单元格中可以分步输出变量或者绘制图表等等。...只需要在工具栏中将单元格的格式指定为Markdown，就可以在格子中输入注释、笔记等一切你想要添加的文本，简洁的Markdown语法能帮助你更专注于文本内容。...之后作者依次介绍了使用pandas、Matplotlib和Bokeh三个Python库进行数据分析和可视化的方法，并且根据自己丰富的经验归纳了许多常见问题，比如在绘图时中文出现乱码、输出结果中子图边缘重叠等等...pandas、Matplotlib和Bokeh都是在数据分析中通用程度高、广受欢迎的Python库，其中许多进阶功能即使是Python和Jupyter Notebook的老用户也不一定掌握，比如绘制特殊图形
近日，数据科学网站 KDnuggets 评选出了顶级 Python 库 Top15，领域横跨数据科学、数据可视化、深度学习和机器学习。如果本文有哪些遗漏，你可以在评论区补充。 ?...图形节点表示数学运算，而图形边缘表示在它们之间流动的多维数据阵列（张量）。这种灵活的体系结构使用户可以将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU/GPU，而无需重写代码。...MXNet 的核心是一个动态依赖调度程序，可以动态地自动并行化符号和命令操作。”...11 Bokeh（贡献者：334，贡献：17395，Stars ：8649） “Bokeh 是一个用于 Python 的交互式可视化库，可以在现代 Web 浏览器中实现美观且有意义的数据视觉呈现。...Python 库，目标受众是自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）社区。”
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀？”...，并且，它提供的Bar Chart Race（动态条形图）有一套完整的参数让我们可以绘制出自己想要的动态条形图。...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。 ? ? ?...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。...，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~
Python有以下三个特点： · 易用性和灵活性 · 全行业高接受度：Python无疑是业界最流行的数据科学语言 · 用于数据科学的Python库的数量优势 事实上，由于Python库种类很多，要跟上其发展速度非常困难...了解更多关于Bokeh的知识及其实际应用： 《使用Bokeh的交互式数据可视化（在Python中）》传送门：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/interactive-data-visualization-library-python-bokeh...没有什么能与之媲美。 事实上，scikit-learn建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。它是开放源码的，每个人都可以访问，并且可以在各种环境中重用。...用于数据解释性的Python库 你真的了解模型如何工作吗？能解释模型为什么能够得出结果吗？这些是每个数据科学家都能够回答的问题。构建黑盒模型在业界毫无用处。...但是你知道其在Python中也有一个模型可解释性库吗？
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BokehBokeh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）。...然后，按照上述步骤在ipythonNotebook文档中进行图表可视化。 图表范例-3：创建一个线图到Bokeh服务器 在绘制可视化图表到Bokeh服务器之前，你首先需要运行服务器。...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
SciPy的主要改进包括，持续集成到不同操作系统，以及添加的新功能和新方法。此外，还封装了许多新的BLAS和LAPACK函数。 3....在它的帮助下，你可以使用机器学习方法进行各种绘图尝试。 Statsmodels在不断改进。今年加入了时间序列方面的改进和新的计数模型，即广义泊松、零膨胀模型和负二项。...Plotly不断增加新的图像和功能，对动画等方面也提供了支持。 8. Bokeh（提交：16983，贡献者：294） Bokeh库使用JavaScript小部件，在浏览器中创建交互式和可缩放的可视化。...Bokeh提供了多种图形集合、样式，并通过链接图、添加小部件和定义回调等形式增强互动性。 Bokeh在交互式功能的进行了改进，比如旋转分类标签、小型缩放工具和自定义工具提示字段的增强。 ? 9....该库用Cython编写，Cython是C语言在Python的扩展。它支持将近30种语言，提供简单的深度学习集成，并能确保稳定性和高准确性。
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