在企业环境中，高管和经理利用流程图来规划业务流程，使他们能够识别瓶颈、优化生产力并增强决策能力……用例列表不胜枚举。然而，一个新的问题出现了，这些流程图由谁来维护？流程图如何共享或协作？...为了解决上述的问题，今天小编就为大家介绍如何在.NET WinForms 应用程序中使用电子表格设计器组件在运行时创建形状操作流程图。...在.NET WinForms 中创建流程图 在.NET WinForms 中创建流程图可分为以下8个步骤： 设置.NET WinForms 项目 启用增强形状引擎 将形状添加到电子表格流程图 将文本添加到形状...操作步骤如下方动图所示： 8.在 .NET WinForms 应用程序中保存并显示流程图 设计完流程图之后，就可以将设计器中的电子表格应用到 WinForms 应用程序了。...最终还可以将应用程序中创建的 .NET 流程图导出为 Excel (.XLSX) 文件，或使用 Spread Designer 的导入和导出功能导入现有的 Excel 文件流程图。
数据源：Bokeh 中的数据源是用于存储数据的对象。数据源可以是 Python 字典、Pandas DataFrame 等。工具：Bokeh 提供了许多工具，用于与绘图进行交互，如缩放、平移、选择等。...添加更多的图形元素除了折线图之外，Bokeh还支持添加其他类型的图形元素，如散点图、柱状图、区域图等。用户可以根据自己的需求选择合适的图形元素来呈现数据。...添加更多的图形元素除了折线图之外，Bokeh还支持添加其他类型的图形元素，如散点图、柱状图、区域图等。用户可以根据自己的需求选择合适的图形元素来呈现数据。...数据更新当数据源中的数据发生变化时，可以通过修改数据源的数据来更新可视化图表。Bokeh 会自动检测数据的变化并更新图形元素。...接着，我们探讨了 Bokeh 提供的高级功能和定制化选项，如添加更多的图形元素、自定义样式和布局、以及实现数据链接和实时更新等。
在图数据库中训练GCN模型，可以利用图数据库的分布式计算框架现实应用中大型图的可扩展解决方案 什么是图卷积网络？ 典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。...可以通过在图数据库（GDB）中训练GCN来解决这种挑战，在该数据库中，图可以分布在多节点群集中并部分存储在磁盘上。此外，首先将图结构的用户数据（例如社交图，消费图和移动图）存储在数据库管理系统中。...数据库内模型训练还避免了将图形数据从DBMS导出到其他机器学习平台，从而更好地支持了不断发展的训练数据的连续模型更新。...如何在图形数据库中训练GCN模型 在本节中，我们将在TigerGraph云上（免费试用）提供一个图数据库，加载一个引用图，并在数据库中训练GCN模型。...查询将在以下步骤中更新HAS边缘上的权重，因此不需要加载最后一列。 ? 转到“加载数据”页面，然后单击“开始/继续加载”。加载完成后，您可以在右侧看到图形统计信息。
——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。...Bokeh的优势： Bokeh允许你通过简单的指令就可以快速创建复杂的统计图， Bokeh提供到各种媒体，如HTML，Notebook文档和服务器的输出 我们也可以将Bokeh可视化嵌入flask和django...程序 Bokeh可以转换写在其它库（如matplotlib, seaborn和ggplot）中的可视化 Bokeh能灵活地将交互式应用、布局和不同样式选择用于可视化 Bokeh面临的挑战： 与任何即将到来的开源库一样...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...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） 同样，你可以创建各种其它类型的图：如线、角和圆弧、椭圆、图像、补丁以及许多其它的图
Bokeh可以像D3.js那样创建简洁漂亮的交互式可视化效果，即使是非常大型的或是流数据集也可以进行高效互动。Bokeh可以帮助所有人快速方便地创建互动式的图表、控制面板以及数据应用程序。...Bokeh的优势： Bokeh允许你通过简单的指令就可以快速创建复杂的统计图， Bokeh提供到各种媒体，如HTML，Notebook文档和服务器的输出 我们也可以将Bokeh可视化嵌入flask和django...程序 Bokeh可以转换写在其它库（如matplotlib， seaborn和ggplot）中的可视化 Bokeh能灵活地将交互式应用、布局和不同样式选择用于可视化 Bokeh面临的挑战： 与任何即将到来的开源库一样...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...同样，你可以创建各种其它类型的图：如线、角和圆弧、椭圆、图像、补丁以及许多其它的图。 绘图范例-2：将两种视觉元素合并在一张图中 ? ? 绘图范例-3：为上图添加一个悬停工具和坐标轴标签 ? ?
在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 可用于数据科学的资源正在迅速发展，这在可视化领域尤其明显，似乎每周都有另一种选择。...为条形图（bars）创建数据，我们将使用 Numpy 的 histogram 函数来计算每个指定 bin 中的数据点数。...为了告知我们如何在 make_dataset 函数中转换数据，我们可以加载所有相关数据并进行检查。 ? 在此数据集中，每行是一个单独的航班。...03 在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 接下来将重点介绍 Bokeh 应用程序的结构，而不是绘图细节，但后续会提供所有内容的完整代码。...主程序文件 （main.py） main.py 脚本就像一个 Bokeh 应用程序的执行程序。 它加载数据，将其传递给其他脚本，返回结果图，并将它们组织到一个显示中。
为条形图（bars）创建数据，我们将使用 Numpy 的 histogram 函数来计算每个指定 bin 中的数据点数。...为了告知我们如何在 make_dataset 函数中转换数据，我们可以加载所有相关数据并进行检查。 ? 在此数据集中，每行是一个单独的航班。...三、在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 接下来将重点介绍 Bokeh 应用程序的结构，而不是绘图细节，但后续会提供所有内容的完整代码。...该视频显示了我们可以使用 Bokeh 制作的图表范围，从直方图和密度图，到我们可以按列排序的数据表，再到完全交互式地图。...它加载数据，将其传递给其他脚本，返回结果图，并将它们组织到一个显示中。 这将是我完整展示的唯一脚本，因为它对应用程序尤其重要。
充分利用工具栏: Bokeh 提供了丰富的工具栏功能，如缩放、平移、选择等，可以让用户更灵活地与数据进行交互。...进一步探索除了上述示例之外，Bokeh 还提供了许多其他功能和工具，如散点图、柱状图、地图可视化等。...：bokeh serve --show app.py这将启动 Bokeh 服务器，并在浏览器中打开应用程序。...现在，其他用户可以通过访问服务器地址来访问和交互这个应用程序。使用 Bokeh Server 进行实时数据更新Bokeh Server 提供了一种强大的方式来实时更新数据并与用户交互。...要运行这个应用程序，只需将以上代码保存为 app.py 文件，并在命令行中执行以下命令：bokeh serve --show app.py现在，你可以在浏览器中打开应用程序，并观察到图表的数据会随时间变化而更新
—“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。...Bokeh的优势： Bokeh允许你通过简单的指令就可以快速创建复杂的统计图， Bokeh提供到各种媒体，如HTML，Notebook文档和服务器的输出 ·我们也可以将Bokeh可视化嵌入flask...和django程序 Bokeh可以转换写在其它库（如matplotlib, seaborn和ggplot）中的可视化 ·Bokeh能灵活地将交互式应用、布局和不同样式选择用于可视化 综合Bokeh的优点及其面临的挑战...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...如线、角和圆弧、椭圆、图像、补丁以及许多其它的图。
本文由以下几个大的部分组成： Bokeh 基础介绍 在 Bokeh 中添加主动交互功能 在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 Tips： 本文源代码地址，可以在公众号『Python数据之道』后台回复...为条形图（bars）创建数据，我们将使用 Numpy 的 histogram 函数来计算每个指定 bin 中的数据点数。...为了告知我们如何在 make_dataset 函数中转换数据，我们可以加载所有相关数据并进行检查。 ? 在此数据集中，每行是一个单独的航班。...三、在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 接下来将重点介绍 Bokeh 应用程序的结构，而不是绘图细节，但后续会提供所有内容的完整代码。...它加载数据，将其传递给其他脚本，返回结果图，并将它们组织到一个显示中。 这将是我完整展示的唯一脚本，因为它对应用程序尤其重要。
该库可以在桌面，服务器或移动设备中通过单个 API 使用运行在 GPU 和 CPUs 上的数据流图能力。...虽然 TensorFlow 在机器学习社区中掀起了一些小的波澜，但它已经被证明非常适合生产应用程序。 #3 Zappa 最开始的时候是由 AWS Lambda 带来了无服务架构。...点击这里学习如何在 Peewee 中创建一个数据库 #5 Sanic + uvloop Sanic 是一个与 Flask 类似，基于 uvloop 的 web 框架，它能让 Python 更快速。...你也可以到它的 开源库中 做出贡献。 # 6 Bokeh 你可能知道 Python 在数据可视化方面的一些类库，比如 matplotlib 和 seaborn。...然而，理解每一个系统如何工作以及如何将数据整理成合适的形式是一个非常有挑战性的工作。由于缺乏对于如何在新技术之间混合和迁移数据的认识，从数据分析中攫取有效的结论将是非常困难的。
使用Bokeh，我们可以将图表嵌入网络、制作实时仪表板和应用程序。Bokeh 为图表提供了自己的样式选项和小部件。这是使用 Flask 或 Django 在网站上嵌入Bokeh图的优势。...Bokeh模型 Bokeh图 Bokeh应用 Bokeh服务器 Bokeh模型 Bokeh模型提供低级接口，为应用程序开发人员提供高端灵活性 Bokeh图 Bokeh绘图提供了一个用于创建视觉符号的高级界面...注意：本文不包含 EDA，但展示了如何在 Bokeh 中使用不同的图表 看看数据的分布。...首先，让我们看看Bokeh中的基本图表。 饼形图 检查一下游戏中是否有更多的船员或冒名顶替者，我们有总共 2227 人的数据。...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。
该库可以在桌面，服务器或移动设备中通过单个 API 使用运行在 GPU 和 CPUs 上的数据流图能力。...虽然 TensorFlow 在机器学习社区中掀起了一些小的波澜，但它已经被证明非常适合生产应用程序。 3、Zappa 最开始的时候是由 AWS Lambda 带来了无服务架构。...你也可以到它的 开源库中 做出贡献。 6、Bokeh 你可能知道 Python 在数据可视化方面的一些类库，比如 matplotlib 和 seaborn。...除此之外，你可以利用非常大的或者流式的数据集来扩展更强的表现交互的能力。 你可以通过 Bokeh 创建可视化端点，仪表盘和数据应用。...然而，理解每一个系统如何工作以及如何将数据整理成合适的形式是一个非常有挑战性的工作。由于缺乏对于如何在新技术之间混合和迁移数据的认识，从数据分析中攫取有效的结论将是非常困难的。
Streaming Data¶ “流数据”是连续生成的数据，通常由某些外部源（如远程网站，测量设备或模拟器）生成。这种数据在金融时间序列，Web服务器日志，科学应用程序和许多其他情况下很常见。...在这里，不是将绘图元数据（例如缩放范围，用户触发的事件，如“Tap”等）推送到DynamicMap回调，而是使用HoloViews直接更新可视化元素中的基础数据。 `Stream``。...使用20的sliding_window，它将首先等待20组流更新累积。此时，对于每个后续更新，它将应用pd.concat将最近的20个更新组合到一个新的数据帧中。...¶ 在大多数情况下，您不希望在同一个Python进程中手动推送更新，而是希望对象在新数据到达时异步更新。...如您所见，流数据通常像HoloViews中的流一样工作，在显式控制下灵活处理随时间变化或由某些外部数据源控制。
仪表板是一个从数据科学世界引入的相对较新的概念，它利用了现代web的优点。从本质上讲，仪表板是用于快速浏览某些数据的简单web应用程序。就像一个用来呈现数据的迷你图形界面。...下面的代码片段生成一些数据（正态分布），对其进行拟合，并从中创建一个 matplotlib图。...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。 如果你熟悉matplotlib，你就知道它适合绘制达到出版刊物质量的图，但与此同时，交互式绘图可能很麻烦。...Streamlit 支持以下库： matplotlib altair bokeh plotly seaborn PyDeck GraphViz 更加现代的绘图库，如 plotly（https://plotly.com...因此，下次当你想在notebook中显示一些数据时，请考虑改用仪表板。
05 Bokeh ? Bokeh基于JavaScript实现交互式可视化，它是原生Python语法，它可以在Web浏览器中实现美观的视觉效果。...它的优势在于能够创建交互式的网站图，可以很容易地将数据输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...Plotly是一个数据可视化的在线平台，与Bokeh一样，Plotly的强项在于制作交互式视图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图、树状图和3D图表。...plotnine是Python中图形语法的一种实现，它基于ggplot2包，语法绘图功能强大，可以轻松将数据映射到构成图的可视对象，然后创建自定义的图形。...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。
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。...它可以用于使用各种GUI工具箱(例如Tkinter，GTK +，wxPython，Qt等)将绘图嵌入到应用程序中。...Bokeh Bokeh是一个数据可视化库，它为详细的图形提供了跨各种数据集(无论大小)的高交互性。...数据可视化专家可以使用bokeh为现代Web浏览器创建各种交互式图，该bokeh可用于交互式Web应用程序，HTML文档或JSON对象。Bokeh具有3个级别可用于创建可视化。...Pygal Pygal与Plotly或Bokeh相似，它创建的数据可视化图表可以嵌入到网页中，并可以使用Web浏览器访问，但主要区别在于它以SVG的形式输出图表或可缩放矢量图形。
它的优势在于能够创建交互式的网站图，它可以很容易地输出为JSON对象、HTML或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...5. pygal 与Bokeh和Plotly一样，pygal提供可以嵌入Web浏览器的交互式图。它的主要区别在于能够将图表输出为SVG格式。如果你使用较小的数据集，SVG格式的图像就可以了。...与Bokeh一样，Plotly的强项正在制作交互式图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图，树状图和3D图表。...它允许你仅使用Python脚本就将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此你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。...missingno 允许你使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性，而不是通过大篇幅的表格。你可以根据热图或树形图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。 10.
1 Bokeh Bokeh基于JavaScript实现交互式可视化，它是原生Python语法，它可以在Web浏览器中实现美观的视觉效果。...它的优势在于能够创建交互式的网站图，可以很容易地将数据输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...3 Plotly Plotly是一个数据可视化的在线平台，与Bokeh一样，Plotly的强项在于制作交互式视图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图、树状图和3D图表。...5 plotnine plotnine是Python中图形语法的一种实现，它基于ggplot2包，语法绘图功能强大，可以轻松将数据映射到构成图的可视对象，然后创建自定义的图形。...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。
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