导入库后，在DataFrames和Series上就新添加了一个绘图方法plot_bokeh()。...：“line”、“point”、“scatter”、“bar”和“histogram”；在不久的将来，更多的将被实现为水平条形图、箱形图、饼图等 x：x的值，如果未指定x参数，则索引用于绘图的 x 值；...y 标签 logx / logy : 在 x/y 轴上设置对数刻度 xticks / yticks : 设置轴上的刻度 color：为绘图定义颜色 colormap：可用于指定要绘制的多种颜色 hovertool...，我们也可通过指定参数x来设置x轴；另外，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。...也可以传递一个整数，例如normed=100将导致带有百分比 y 轴的直方图（直方图值的总和 = 100），默认值：False cumulative：如果为 True，则显示累积直方图，默认值：False
同时，你也可以看到多个图表选项（图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等）和各种图表的范例。...() #创建一个新的含有标题和轴标签的窗口在线窗口 p = BoxPlot(data, width=400, height=400) # 显示结果 show(p) 图表范例-3：创建一个线图到Bokeh...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...to existing figure # 显示结果 show(p) 绘图范例-3：为上图添加一个悬停工具和坐标轴标签 from bokeh.plotting import figure, output_notebook...显示轴标签 p.xaxis.axis_label = "X-axis" p.yaxis.axis_label = "Y-axis" # 显示结果 show(p) 绘图范例-4：使用纬度和经度数据来绘制印度地图
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。...在折线图中，一般水平轴（x轴）用来表示时间的推移，并且间隔相同；而垂直轴（y轴）代表不同时刻的数据的大小。如图0所示。 ? ▲图0 折线图 02 实例 折线图代码示例如下所示。...▲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...▲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。...第17行定义了x轴刻度的间隔以及中间刻度数，读者可以尝试将num_minor_ticks=10的显示效果与图8进行对比；第18行定义了y轴的数据显示格式。
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。...到目前为止，我们已经看到了Bokeh中的所有基本图表，现在看看如何在Bokeh中使用布局。这将帮助我们创建仪表板或应用程序。因此，我们可以将特定用例的所有信息集中在一个地方。...# 将结果排成一行并显示 show(row(s1, s2, s3)) 在 Bokeh 中制作仪表板布局。在这里我拍了三张图表，一张是棒棒糖图，另外两张是Bokeh的饼图。
其主要用于数据统计与分析，早期主要用于数学统计学科中，用柱状图表示数码相机的曝光值，到现代使用已经比较广泛，比如现代的电子产品和一些软件的分析测试，如电脑、数码相机的显示器和Photoshop上都能看到相应的柱状图...当使用者需要在同一个轴上显示各个分类下不同的分组时，需要用到分组柱状图。 跟柱状图类似，使用柱子的高度来映射和对比数据值。...其中分类轴表示需要对比的分类维度，连续轴代表相应的数值，分为两种情况，一种是正向刻度值与反向刻度值完全对称，另一种是正向刻度值与反向刻度值反向对称，即互为相反数。...▲图2-42 代码示例2-29运行结果 代码示例2-29第6行采用vbar()方法展示集中可视化开源工具在GitHub上的Stars数，可以看出Bokeh已经超过了Matplotlib。...▲图2-48 代码示例2-35运行结果 代码示例2-35在代码示例2-33的基础上增加了柱状图颜色（第18行），factor_cmap方法是将色板对应的颜色列表映射到相应的分类数据上。
看了一下其Python代码示例，确实简单且优美，但是在看了其scala示例后，感觉写的比较死板，写起来很僵硬，没有python语言那么灵活，可能因为是在python的基础上封装的缘故，就像java的类库重写或封装成...类，很明显x、y分别代表x轴数据值范围以及x轴坐标点对应的y轴坐标数据，当然此类也可以包含多个属性，只需要在后续生成图表的时候选择对应的属性即可。...tools表示在图表上显示的工具：有平移、缩放等，此处bokeh建立了相当于其他语言中枚举的概念。...接下来可以使用val grid = new Grid().plot(plot).dimension(0).axis(axis)生成网格，其中axis是上一步生成的坐标轴，dimension控制方向。...<<= renderers 通过上述步骤就生成了一个完整的包含各种元素的plot，但是并没有显示出来，bokeh的显示在最开始翻译的描述中说的很清楚————要通过浏览器。
上面是在jupyet notebook里作图，好处是通过output_notebook( )命令，图形可以直接显示在浏览器中，当然还可以保存为html文件。...toolbar_lacation, #工具位置 x_axis_label,y_axis_label, #x轴、y轴坐标轴标签 x_range,y_range...、Y轴） - zoom_in：通过鼠标点击缩放 - reset：重置 - save：保存 - hover：用于设置显示内容(提示框) （先加载 from bokeh.models import...('color','@color') ]) 参数设置： index：自动计算数据index x,y：自动计算x值y值 A,B：显示ColumnDataSource中对应字段值 tools=...绘制散点图 p.circle(x,y, #x轴、y轴值 size,color,alpha, #点的大小、颜色、透明度 #（注意，这里的
left (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 直方x轴左侧边界 right (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...` ) : 直方x轴右侧边界 top (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 直方y轴顶部边界 bottom (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...alpha (float) : 一次性设置所有线条的透明度 color (Color) : 一次性设置所有线条的颜色 source (ColumnDataSource) : Bokeh特有数据格式（类似于...Pandas Dataframe） legend (str) : 图元的图例 x_range_name (str) : x轴范围名称 y_range_name (str) : y轴范围名称 level...(-(x/lam)**k) p4 = make_plot("Weibull Distribution (λ=1, k=1.25)", hist, edges, x, pdf, cdf) # 显示
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3 代码示例③运行结果 代码示例③在时间序列曲线的基础上增加了箱形标记，深色区域为需要突出显示的数据，读者仅需要知道这种标记展示方式，后文会详述箱形标记方法。
`) : Bokeh专属数据格式 **kwargs: 其他自定义属性；其中标记点类型marker默认值为：“marker="circle"”，可以用“radius”定义圆的半径大小（单位为坐标轴单位）。...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。..., fill_alpha=0.6, line_color=None) # 直接显示 # show(p1) # show(p2) # 网格显示 from bokeh.layouts import...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。...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。
Seaborn或df.plot()时，你实际上是在利用Matplotlib编写的代码。...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。...(kind='bar') 上面的柱状图显示了538位在最近的一次调查中对“你认为自己是男性吗”这个问题的回答。...当制作漂亮的，像样的图形时，我非常倾向于Bokeh -很多美学工作已经为我们做了! 上面的蓝色图是上面要点的第17行上的一行代码。这两个直方图具有相同的值，但用途不同。...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。
数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...range(len(df))) df.head() 选择X列为x轴，B、C列为y轴数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) 图大小 通过参数figsize传入一个元组...(legend='reverse') 坐标轴文字 细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？...那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) 网格线 默认情况下图表是不显示网格线的，我们可以通过参数grid来设置其显隐 # 网格线 df.plot.bar...(x="c", y="d", color="red", label="Group 2", ax=ax) 一组数据，x/y及z，其中x/y表示位置、z的值用于颜色区分 df.plot.scatter(
想想，还可以在y轴上做更多的格式化处理，但这样，就需要了解matplotlib了。好了，就这样，仅通过pandas，我们不能做更多的定制了。...设置x轴上各项的顺序。...再想想，我还想格式化一下，在y轴上的点，在不使用matplotlib的plt.yticks的情况下，但我不知道如何做。...它做了些深入，可以知道怎么将文字旋转90度，以及在x轴上怎么对标签排序。 最酷的是scale_y_continous 它可以使标签更好看。...然后所有工作，都很容易进行了。需要注意的一点是，所有东西，都将发到web上，所以，请确保你对付web没有问题。有一个选项，可以让图表私有，这样，你可以在这方面进行控制。
数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...选择X列为x轴，B、C列为y轴数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) ?...# 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') ? 坐标轴文字 细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？...# 绘图引擎 import pandas_bokeh pandas_bokeh.output_notebook() df.plot.bar(backend='pandas_bokeh') ?...一组数据，x/y及z，其中x/y表示位置、z的值用于颜色区分 df.plot.scatter(x="a", y="b", c="c", s=50) # 参数s代表散点大小 ?
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。...df.plot_bokeh( kind='bar', x='Year', y=['Category-A', 'Category-B', 'Category-C'], xlabel...df.plot_bokeh.line( x='Year', y=['Category-A', 'Category-B', 'Category-C'], figsize=(900...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。
Bokeh是一个很好用的可视化工具库，画出来的图还是不错滴。比如想画历史上所有合约的螺纹-热卷价差。 整体质感还是不错的，比matplot好看，而且可以放大缩小，可以点击标签来选择是否显示。...比如： 数据处理部分就不说了，这里应为我们是一个金融数据，x轴设置为日期。随便百度一下百度不到设置方法，所以找了一下官方的一些例子才实现。于是笔者实现之后来写个教程。 大致来看一下绘图的函数吧。...def plot_month_diff_line(plot_df, contract_df): def datetime(x): return np.array(x, dtype...这一点，需要bokeh改进一下。...在bokeh中，我们需要在设置绘图画布的时候，制定x轴类型为“datetime” p = figure(x_axis_type="datetime", tools="pan,box_zoom
Pandas 我使用pandas的DataFrame作为所有不同例子的开始。幸运的是，pandas支持一个作为matplotlib上一层的内建绘图功能。我将用它作为基线。...现在，使用更好的缺省值设置我们的显示方式，创建条形图： pd.options.display.mpl_style = 'default'budget_plot = budget.plot(kind="bar...",x=budget["detail"], title="MN Capital Budget - 2014", legend=False) 这完成了所有创建“detail”列图表的重任，以及显示标题，移除图例...如你所看到的，我不得不使用matplotlin旋转x轴标签从而实际阅读它们。直观上显示效果不错。...理想情况下，我想格式化y轴上的刻度，但是除了使用matplotlib中的plt.yticks，我没有其他的办法。
需要的所有依赖包，并且Anaconda可以最大限度地减少安装过程的复杂程度。...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。...2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 2, 4, 5] # 在notbook中展示 output_notebook() # 创建一个带有标题和轴标签的新图表 p = figure(title...上面说过，图表输出有两种形式，一个是在notebook中直接显示，一个是生成HTML文件，在浏览器中自动打开。...中展示 output_notebook() # 创建新图表 p = figure(plot_width=800, plot_height=350, x_axis_type="datetime") #
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