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Bokeh? Bokeh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。 ? 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. 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 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
PywebIO介绍 Python当中的PywebIO模块可以帮助开发者在不具备HTML和JavaScript的情况下也能够迅速构建Web应用或者是基于浏览器的GUI应用，PywebIO还可以和一些常用的可视化模块联用 先实例化一个直方图Bar()对象，然后填上X轴对应的标签以及对应Y轴的值，最后调用PywebIO模块当中的put_html()方法，我们会看到一个URL 在浏览器当中输入该URL便能够看到我们绘制出来的图表 当然在cutecharts模块当中有Page()方法来将各个图表都连接起来，做成一张可视化大屏，代码如下 def bar_base(): chart = Bar("Bar-基本示例", width 当PywebIO模块遇上Pyecharts模块时，代码的逻辑基本上和cutecharts的一致，先是实例化一个图表的对象，然后在添加完数据以及设置好图表的样式之后，最后调用put_html()方法将最后的结果在浏览器中呈现 的组合 PywebIO和Bokeh的组合从代码的语法上来看会稍微和上面的不太一样，具体的不同如下所示 from bokeh.io import output_notebook from bokeh.io
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坚持就是胜利✌️见证半年后丰收的日子 内容 针对于每个库，将来会从它的安装、特点、使用细节、案例等方面来展开?，希望在提升自己技能的同时，也希望能够对数据、可视化方向感兴趣的小伙伴有所帮助? Bokeh Bokeh is an interactive visualization library for modern web browsers. Then, later in the web page, you create a `` with that id to display the Google Chart. ? 凭借易于使用的界面，Tableau Desktop 在商业智能产业引发了颠覆性变革。 Tableau Online Tableau Online 帮助您实现云端自助式分析。 Chartblocks The online chart building tool The world’s easiest chart builder app.
Streamlit是一个强大的python开源工具包，可以用来快速搭建web app，以优雅地展示你的机器学习或数据科学项目。 Streamlit的优势在于： 不需要任何网页前端设计基础即可轻松搭建web app 由于web本身会随着代码块自动刷新，写程序时可以及时观察到每一步代码改动对于网页的显示效果影响，方便调试 交互式界面可以优雅地展示数据科学项目 在脚本运行的过程中，streamlit会将数据表，图像，控件等实时地显示在网页上 在运行过程中，streamlit会优先调用缓存（需要用户在程序中设置）避免高昂计算过程 每次用户和控件进行交互时，脚本会被重新执行 st.pyplot st.altair_chart st.plotly_chart st.bokeh_chart st.pydeck_chart st.deck_gl_chart st.graphviz_chart Latent-space GAN方法在面部特征生成中的应用。
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。 ? ? ? 链接：https://app.flourish.studio/templates 1.2 Power BI + Animated Bar Chart Race插件 Power BI是微软发布的交互式数据可视化 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 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。 ? ? 壹伴编辑器”提供技术支持 如果大家有更多关于技术的问题想要知道，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~
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。 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。 zooming启用/禁用缩放手势 panning启用/禁用平移手势 设置输出为HTML pandas_bokeh.output_file（'chart.html'） 除了Jupyter Notebook 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。
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。 尽管PyQtGraph完全是在python中编写的，但它本身就是一个非常有能力的图形系统，可以进行大量的数据处理，数字运算；使用了Qt的GraphicsView框架优化和简化了工作流程，实现以最少的工作量完成数据可视化 https://bokeh.pydata.org/en/latest/ Bokeh是一个Python交互式可视化库，支持现代化web浏览器展示（图表可以输出为JSON对象，HTML文档或者可交互的网络应用 它拥有在别的库中很难找到的几种图表类型，如等值线图，树形图和三维图表等，图标类型也十分丰富，申请了API密钥后，可以一键将统计图形同步到云端。 geoplotlib是python的一个用于地理数据可视化和绘制地图的工具箱，并提供了一个原始数据和所有可视化之间的基本接口，支持在纯python中开发硬件加速的交互式可视化，并提供点映射、内核密度估计
我将采用下面的工具来创建绘图数据示例： Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在实例中，我们利用pandas来操作数据，驱动可视化。 我相信大家在阅读时，也会想到更好的使用这些工具的方法。我的目标，不是在每个示例中去创建完全一致的图表，而是关注，在每个例子中以大致相同的方式对数据进行可视化，以及大致相同的时间的研究方案。 数据集 在上一篇文章中（http://pbpython.com/web-scraping-mn-budget.html），描述了我们用到的数据。 Bokeh Bokeh与前3个库不一样，它不依赖matplotlib，而是在浏览器中生成可视化。这意味着可以产生交互的web可视化，这样我的实例有点简单了。 还没有找到更易于格式化y轴的方式。Bokeh还有很多功能，在本例中不能一一列举，请参考相关文档。 Pygal Pygal用来创建svg图表。把依赖包都安装好后，你也可以保存图表为png文件。
作者主页：海拥 作者简介：CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、蝉联C站周榜前十 上一篇文章我们介绍了 Bokeh，接下来让我们继续我们列表的第四个库。 它使图形在视觉上更具吸引力。 安装 要安装它，请在终端中输入以下命令。 让我们讨论其中的几个。 创建下拉菜单：下拉菜单是菜单按钮的一部分，始终显示在屏幕上。每个菜单按钮都与一个菜单小部件相关联，该小部件可以在单击该菜单按钮时显示该菜单按钮的选项。 在 plotly 中，有 4 种可能的方法可以使用 updatemenu 方法来修改图表。 它允许在指定的最小和最大范围之间选择一个值或一个值范围。范围选择器是一种用于选择要在图表中显示的范围的工具。它提供了用于在图表中选择预配置范围的按钮。
我将使用： Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在例子中，我将使用Pandas处理数据并驱动可视化。 我敢肯定，只要人们开始阅读这篇文章，他们就能找出更好使用这些工具的方法。我的目标不是在每个示例中创建完全一致的图表，我希望以大致相同的方式可视化数据，在每个示例中也花费大致相同的时间研究解决方案。 Bokeh Boken和前三个库都不一样，它不依赖matplotlib，针对现代Web浏览器中的可视化生成。它的目的是制作交互web可视化，因此我的例子相当过分简单化。 我没有找到设置y轴格式的简单方法。Bokeh有更多的功能，但在此示例中不做深入探讨。 Pygal Pygal用于创建svg图表。如果正确安装了依赖包，那么也可以保存png文件。 ggplot很可能成功，但仍在经历成长的烦恼， 如果你想要设置自己的可视化服务器，Bokeh是一个稳定的工具，但是对简单的场景可能过犹不及。 Pygal能独立生成交互式svg图形和png文件。
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)。 另一种使用气泡元素的流行方法是使用气泡地图。在气泡地图中，x和y分别代表一个地理位置的经纬坐标。在不要求定位非常精确的情况下，气泡地图可以将数据的相对集中度完美地体现在地理背景中。 ▲图2 代码示例①运行结果 从代码示例①中的第6行可以看出，气泡图的绘制仍使用散点图法，稍微不同的是在该方法中定义了散点数据的尺寸（size）大小。 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
导读 人工智能和深度学习的热潮极大的带动了Python的发展，迅速在Python生态圈中催生了大批的涉及各个方面的优秀Python开源框架，今天小编就带你回顾下2018年度最优秀好用的Python开源框架 Python Toolkit、Web、Terminal、Code Editor、Debugging、complier、Data Related、Chart8类，分布情况如下图： Python ToolKit 解析库 Bokeh - Python的可视化库，可以在Web浏览器上优美地展示数据 Vibora - 快速且异步的Python Web框架 Pywebview - 围绕webview组件的轻量级跨平台本机包装器 Terminal Termtosvg - Python实现，可将终端会话记录为SVG动画 Asciinema v2.0 - 终端会话记录库 TermGraph - 可以在终端中绘制基本的图 - Python实现的数据验证库 Botflow - Python实现的用于数据Pipline的数据驱动编程框架 Fast-Pandas - 针对不同的dataframe大小，为pandas的数据操作设置不同的操作基准
(rowx,colx) # 返回对应位置单元格中的数据 1.4 实战训练 我们先在表格放入以下数据，点击保存： ? 2.5 xlwt 设置行高 在xlwt中没有特定的函数来设置默认的列宽及行高 行高是在单元格的样式中设置的，你可以通过自动换行通过输入文字的多少来确定行高 程序示例： # 3.2.5 设置行高 def ： （1）打开已存在的Excel文档 # 导入xlwings模块 import xlwings as xw # 打开Excel程序，默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄，屏幕更新关闭 app=xw.App 二维列表，即列表中的元素还是列表。在Excel中，二维列表中的列表元素，代表Excel表格中的一列。 运行程序： # 3.4.3 xlwings 打开已存在的Excel文件 def fun3_4_3(): # 新建Excle 默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄，屏幕更新关闭 app
,colx) # 返回对应位置单元格中的数据类型 table.cell_value(rowx,colx) # 返回对应位置单元格中的数据 1.4 实战训练 我们先在表格放入以下数据，点击保存 workbook.save("新创建的表格.xls") 效果如下： 2.5 xlwt 设置行高 在xlwt中没有特定的函数来设置默认的列宽及行高 行高是在单元格的样式中设置的，你可以通过自动换行通过输入文字的多少来确定行高 模块 import xlwings as xw # 打开Excel程序，默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄，屏幕更新关闭 app=xw.App(visible=True,add_book=False 二维列表，即列表中的元素还是列表。在Excel中，二维列表中的列表元素，代表Excel表格中的一列。 Excel文件 def fun3_4_3(): # 新建Excle 默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄，屏幕更新关闭 app = xw.App(visible=True, add_book
(rowx,colx) # 返回对应位置单元格中的数据 1.4 实战训练 我们先在表格放入以下数据，点击保存： ? 2.5 xlwt 设置行高 在xlwt中没有特定的函数来设置默认的列宽及行高 行高是在单元格的样式中设置的，你可以通过自动换行通过输入文字的多少来确定行高 程序示例： # 3.2.5 设置行高 def 1）打开已存在的Excel文档 # 导入xlwings模块 import xlwings as xw # 打开Excel程序，默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄，屏幕更新关闭 app=xw.App 二维列表，即列表中的元素还是列表。在Excel中，二维列表中的列表元素，代表Excel表格中的一列。 运行程序： # 3.4.3 xlwings 打开已存在的Excel文件 def fun3_4_3(): # 新建Excle 默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄，屏幕更新关闭 app
我们从近10000个python开源框架中评价整理的34个最为好用的开源框架，它们细分可以分为Python Toolkit、Web、Terminal、Code Editor、Debugging、complier 、Data Related、Chart8类，分布情况如下图： ? Web Request-HTML - Python的HTML解析库 ? Bokeh - Python的可视化库，可以在Web浏览器上优美地展示数据 ? TermGraph - 可以在终端中绘制基本的图 ? 4. Code Editor Black - 优秀的Python代码格式化库 ? Botflow - Python实现的用于数据Pipline的数据驱动编程框架 ? Fast-Pandas - 针对不同的dataframe大小，为pandas的数据操作设置不同的操作基准 ? 8.
,colx) # 返回对应位置单元格中的数据类型 table.cell_value(rowx,colx) # 返回对应位置单元格中的数据 1.4 实战训练 我们先在表格放入以下数据， workbook.save("新创建的表格.xls") 效果如下： 2.5 xlwt 设置行高 在xlwt中没有特定的函数来设置默认的列宽及行高 行高是在单元格的样式中设置的，你可以通过自动换行通过输入文字的多少来确定行高 二维列表，即列表中的元素还是列表。在Excel中，二维列表中的列表元素，代表Excel表格中的一列。 Excel文件 def fun3_4_3(): # 新建Excle 默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄，屏幕更新关闭 app = xw.App(visible=True, add_book 默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄，屏幕更新关闭 app = xw.App(visible=True, add_book=False) app.display_alerts = False
,colx) # 返回对应位置单元格中的数据类型 table.cell_value(rowx,colx) # 返回对应位置单元格中的数据 1.4 实战训练 我们先在表格放入以下数据， workbook.save("新创建的表格.xls") 效果如下： 2.5 xlwt 设置行高 在xlwt中没有特定的函数来设置默认的列宽及行高 行高是在单元格的样式中设置的，你可以通过自动换行通过输入文字的多少来确定行高 文档 # 导入xlwings模块 import xlwings as xw # 打开Excel程序，默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄，屏幕更新关闭 app=xw.App(visible=True 二维列表，即列表中的元素还是列表。在Excel中，二维列表中的列表元素，代表Excel表格中的一列。 默认设置：程序可见，只打开不新建工作薄，屏幕更新关闭 app = xw.App(visible=True, add_book=False) app.display_alerts = False
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