来源：Medium 编译：weakish 编者按：Zalando数据工程师Alex Martinelli介绍了如何基于Plotly和ipywidgets在Jupyter Notebook中创建交互可视化内容...本文介绍了如何在Jupyter Notebook中创建交互内容。所谓内容，主要指可视化内容。不过我们很快就会看到，这里的可视化内容不仅包括通常的图表，还包括有助于探索数据的交互界面和动画。...我个人发现在Jupyter下使用Matplotlib + Seaborn组合最符合我的可视化需求，比Pandas自带的绘图功能要强。...至于后一个需求，我专门搜索了能够方便地嵌入Jupyter的方案，这样我就可以将任何notebook转变为交互式面板。最后我找到了ipywidgets....结语 上面的例子仅仅使用了工具的基本功能。例如ipywidgets仅仅使用了interact函数和类型推断。ipywidgets其实还支持自定义部件和部件组合，详见官方文档。
图片 本文使用 Kaggle 数据集创建了一个Demo，演示如何使用 Python 调用 ipywidget 模块，快速创建交互式仪表板。...实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [41]ipywidgets：使用Python创建交互式仪表板 『CardioGoodFitness...import pandas as pd import ipywidgets import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 我们先看一下数据变量...%matplotlib widget # Drop down for boxplot variable to be select drop_down_name = ipywidgets.Dropdown...输入设计、选项、值和要定义的描述 # dropbox select x axis drop_down_x = ipywidgets.Dropdown(options=list(df.columns),
引言在本篇内容中，ShowMeAI将给大家讲解使用 ipywidget 模块创建交互式仪表板。...实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [41]ipywidgets：使用Python创建交互式仪表板 『CardioGoodFitness...import pandas as pdimport ipywidgets import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt复制代码我们先看一下数据变量...%matplotlib widget# Drop down for boxplot variable to be selectdrop_down_name = ipywidgets.Dropdown(options...最简单的自定义是 HBox，它是一个水平布局的选择器，而 VBox 代表一个垂直布局的选择器。下面是 HBox 或 VBox 布局的示例。下面我们准备输入和输出布局的显示。
数据可视化是数据分析与数据科学工作中的重要组成部分，而Matplotlib与Seaborn作为Python最常用的绘图库，其掌握程度直接影响到面试表现。...基础绘图面试官可能会询问如何使用Matplotlib绘制折线图、散点图、柱状图等基础图形。...Seaborn进阶绘图面试官可能要求您展示如何使用Seaborn绘制箱线图、热力图、小提琴图等复杂图形。...交互式图表面试官可能询问如何使用Matplotlib或Seaborn创建交互式图表。...混淆Matplotlib与Seaborn功能：理解两者的定位与互补关系，合理选择使用。结语掌握Matplotlib与Seaborn是成为一名优秀Python数据分析师的必备技能。
pandas现在可以使用Plotly、Bokeh作为可视化的backend，直接实现交互性操作，无需再单独使用可视化包了。 下面我们一起看看如何使用。 1....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。...包含葡萄酒类型的许多功能和相应的标签。...数据集的前几行如下所示。 下面使用Plotly backend探索一下数据集。 绘图方式与正常使用Pandas内置的绘图操作几乎相同，只是现在以丰富的Plotly显示可视化效果。...总结 在内置的Pandas绘图功能增加多个第三方可视化backend，大大增强了pandas用于数据可视化的功能，今后可能真的不需再去学习众多可视化操作了，使用pandas也可以一击入魂！
Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。Jupyter 笔记本的基本功能大家都已经很熟悉了，但还有一些鲜为人知的技巧可以大大提高生产力和效率。...所以我们可以使用html来对我们的文本进行高亮显示，有4种类型可以直接使用： Info Tip:...这样就可以为每个单元格选择幻灯片类型。 幻灯片类型可以是以下类型之一： Slide — 幻灯片的基本类型。 Sub-slide — “Slide ”的片段。...结果如下： 自定义 Matplotlib 图 Jupyter Notebook 默认使用 Matplotlib 进行数据可视化，所以我们可以设置一些默认的参数，例如可以使用“rcParams”字典更改绘图标签的字体大小...，这会将设置应用于所有 matplotlib 绘图： import matplotlib.pyplot as plt ## setting global settings plt.rcParams.update
Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。Jupyter 笔记本的基本功能大家都已经很熟悉了，但还有一些鲜为人知的技巧可以大大提高生产力和效率。...所以我们可以使用html来对我们的文本进行高亮显示，有4种类型可以直接使用： Info Tip:...这样就可以为每个单元格选择幻灯片类型。 幻灯片类型可以是以下类型之一： Slide — 幻灯片的基本类型。 Sub-slide——“Slide ”的片段。 Fragment —幻灯片上的信息。...结果如下： 自定义 Matplotlib 图 Jupyter Notebook 默认使用 Matplotlib 进行数据可视化，所以我们可以设置一些默认的参数，例如可以使用“rcParams”字典更改绘图标签的字体大小...，这会将设置应用于所有 matplotlib 绘图： import matplotlib.pyplot as plt ## setting global settings plt.rcParams.update
Matplotlib是一个功能强大的Python库，用于数据可视化和创建2D绘图。它提供了用于创建静态、动画和交互式图的各种工具，包括线图、散点图、条形图、直方图等。...启用内联后端后，Matplotlib 命令的输出将直接在笔记本单元格中呈现为静态图像或交互式绘图，从而更轻松地在交互式环境中浏览和分析数据。...这种学习对于那些使用matplotlib或Python中的任何其他可视化库创建图形和绘图的初学者非常有帮助。...借助 ipympl 后端，用户可以创建可以使用鼠标或键盘平移、缩放和缩放的交互式绘图，从而更轻松地在交互式环境中探索和分析数据。...输出 我们学习了如何使用Jupyter notebook的ipympl后端在Python中使用Matplotlib创建一个空图形。这使我们能够在Jupyter笔记本中创建交互式图形。
matplotlib 是一个基于 Python 的 2D 绘图库，其可以在跨平台的在各种硬拷贝格式和交互式环境中绘制出高图形。 一个有趣的现象。...这样做会遮蔽 Python 的内置函数进而占用命名空间，导致难以追踪的 bugs。想要实现零输入获得 IPython 集成，推荐使用 ％matplotlib 命令。...来源： https://matplotlib.org/users/shell.html#using-matplotlib-in-a-python-shell 使用 matplotlib 绘制不同类型的图像是很容易的...最重要的是，了解最佳的绘图方式。如何使用 axes，subplots 等。这篇文章主要针对这些问题。...Matlibplot 提供了多种绘图 UI ，可进行如下分类 ： 弹出窗口和交互界面： ％matplotlib qt 和 ％matplot tk 非交互式内联绘图： ％matplotlib inline
matplotlib 教程 这个图库包含了使用Matplotlib可以做的许多事情的示例。可以点击任何图像，以查看完整的图像和源代码。 有关更短的示例，请参见示例页。...通过典型的方式安装matplotlib，例如：从二进制安装程序或Linux发行包安装的话，可以设置好一个默认的后端，允许交互式工作和从脚本绘图，输出到屏幕和/或文件，所以至少一开始的时候你不需要使用上面给出的任何方法...下面是matplotlib渲染器的摘要(每个渲染器都有一个同名的后端；它们是非交互式后端，能够写入文件)： 渲染格式 文件类型 描述 AGG png raster graphics – 使用反纹理几何（...这个话题中讨论的任何方法显式激活交互式后端。...有关如何执行这些操作的说明，请参阅使用样式表和rcParams自定义Matplotlib。
介绍 我们知道Python作为一个程序语言，讲究的是严谨和逻辑；而艺术画似乎处于另一个维度，更多是无规则和随心所欲。然而我们却可以找到两者的交汇点。今天我们将学习如何用Python制作艺术图。...一旦我们知道如何用Python做基础，我们就可以免费获得Python工具库的其他部分(web框架、数据科学工具、AI+ML+CV工具等)。可以想象，拥有这些工具的我们其实没有天花板。 ?...我们将在本python绘图教程中涉及的工具和库有: Numpy + Scipy + Matplotlib Jupter Noteboobk 用于交互设计的Ipythonwidgets 用于SVG后处理的...最后，我添加了一个名为toggle_for_new的无操作切换按钮，它不做任何事情，但将迫使函数使用相同的参数进行新的设计。...打印你的画作 我们只剩下保存结果、格式化和打印了。如果我们使用那个文件扩展名，Matplotlib允许我们直接保存到SVGs，所以我们将继续这样做。
数据类型和视觉化 是否在处理专门的用例，如地理图或大数据集？考虑一个特定的库是否支持绘图类型或有效处理大型数据集。...多样性 Matplotlib的功能非常全面，能够生成各种类型的图形。Matplotlib的网站[2]提供了全面的文档和各种图形的图库，使得它很容易找到几乎任何类型的绘图的教程。...能够制作任何绘图，但与其他库相比，创建复杂的绘图往往需要更多的代码。...Plotly Plotly[4]图形库提供了一种毫不费力的方式来创建交互式和高质量的图形。它提供了一系列类似于Matplotlib和Seaborn的图表类型，包括线图、散点图、面积图、条形图等等。...你也可以使用:N 或:Q符号指定数据类型，如名义（没有任何顺序的分类数据）或定量（数值的衡量）。 查看数据转换的完整列表[6]。 链接图表 Altair提供了令人印象深刻的将多个地块连接在一起的能力。
Matplotlib 支持许多后端和输出类型，这意味着无论你使用哪种操作系统或你希望使用哪种输出格式，你都可以依赖它。 这种跨平台的通用方法是 Matplotlib 的强大优势之一。...如何展示你的绘图 你看不到的可视化并没什么用，但是你查看 Matplotlib 绘图的方式取决于上下文。...matplotlib.pyplot as plt 此时，任何plt绘图命令都会打开一个图形窗口，可以运行更多命令来更新绘图。...IPython 笔记本中的交互式绘图，可以使用%matplotlib命令完成，其工作方式与 IPython shell 类似。...对于本书，我们通常会选择%matplotlib inline： %matplotlib inline 运行此命令后（每个内核/会话只需执行一次），笔记本中创建绘图的任何单元格，都将嵌入所得图形的 PNG
要获得 IPython 集成而无需导入，使用%matplotlib魔术命令是首个选择。 参见 ipython 文档。...注意在上面的例子中，我们没有导入任何 matplotlib 名称，因为在 pylab 模式下，ipython 将自动导入它们。...其它 Python 解释器 如果你不能使用 ipython，并且仍然想在交互式 python shell 使用 matplotlib/pylab，例如，plain-ole 标准的 python 交互式解释器...可能有其他 shell 和 IDE 也可以在交互模式下使用 matplotlib，但一个明显的候选项不会：python IDLE IDE 是一个不支持 pylab 交互模式的 Tkinter gui 应用程序...当处理绘图开销很大的大型图形时，你可能希望临时关闭 matplotlib 的交互式设置来避免性能损失： >>> #create big-expensive-figure >>> ioff()
基于详细的数据分析，我们可以决定如何最好地利用手头的数据，帮助我们做出明智的决定。 如果你是数据科学或机器学习初学者，你肯定已经尝试过 Matplotlib 和 Seaborn 来进行数据可视化。...交互图 我们现在来到这个比较中的最后一组可视化——交互式绘图。 与 Bokeh、Plotly 和 Dash 库相比，Altair 在交互式绘图方面语法更简单。...另一方面，Seaborn 不提供与任何图表的交互性。如果你想过滤掉绘图本身内部的数据并专注于绘图中感兴趣的区域/区域，就不建议使用Seaborn。...为了在 Altair 中设置交互式图表，我们定义了一个具有"interval"类型选择的选择，即在图表上的两个值之间。然后我们使用之前定义的选择定义列的活动点。...如果要获得交互式且外观略微精致的可视化效果，可以选择 Altair。
1 Matplotlib Matplotlib是Python数据可视化库的元老，尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库，编写几行代码即可生成线图、直方图、功率谱密度图、条形图...Seaborn在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，使用户绘图更加容易，所绘图形更加漂亮。...交互式可视化库 数据可视化可以是静态的也可以是交互的，交互式的数据可视化是指人们使用计算机和移动设备深入图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据。...除了默认的Matplotlib后端，它还添加了一个Bokeh后端。结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5和WebGL快速生成交互式视图，以及进行高维数据的可视化探索。...它允许用户仅使用Python脚本就可将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此用户不必了解任何其他语言，如HTML、CSS或JavaScript。Gleam适用于任何Python数据可视化库。
因此将关于主席许可的开放数据集与一些地理编码相结合，并创建了一个在爱丁堡外部座位的交互式地图。 背景和项目描述 在过去的几年里，英国政府一直致力于开放数据，爱丁堡市议会也不例外。...露天文化确实起飞了，这是证明它的数据:) 第2步：获得每个前提的纬度和经度 如果想要在地图上可视化房屋，地址是不够的，需要GPS坐标。...获得静态版本（不仅仅是截取屏幕截图）的最佳方法是以HTML格式保存地图，然后使用Selenium保存HTML的屏幕截图。...然后，使用Open Street Map API根据地址获取场所的类型和GPS位置。...在根据房屋名称进行一些额外的数据清理之后，将房屋分为“咖啡店”，“酒吧/餐厅”和“其他”三类，并将它们绘制在交互式地图上，以HTML格式保存并随后转换到png格式。
Matplotlib Matplotlib是Python的数据可视化库和二维绘图库，它是Python社区中最流行，使用最广泛的绘图库。它带有跨多个平台的交互式环境。...可以使用Matplotlib创建图，条形图，饼图，直方图，散点图，误差图，功率谱图，干图以及您想要的任何其他可视化图！...除此之外，Plotly可以在没有互联网连接的情况下离线使用。 Seaborn Seaborn是基于Matplotlib的Python数据可视化库，并与NumPy和pandas数据结构紧密集成。...打开Jupyter Notebook或JupyterLab并执行任何代码以在Altair中获得该数据可视化。...Geoplotlib Geoplotlib为创建地图或使用地理数据提供支持，安装之前需要NumPy和pyglet，它可以使用许多不同类型的地图，例如点密度图，区域索引，符号图等。
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