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使用bokeh-scala进行数据可视化(2)

目录 前言 几种高级可视化图表 总结 一、前言        之前已经简单介绍过一次如何使用Bokeh-scala进行数据可视化(见使用bokeh-scala进行数据可视化),以及如何在Geotrellis...text图元象的实现代码如下: val text = new Text().x(x).y(y).text(t).angle(angle)        其中x为显示的x坐标y为显示的y坐标,text为显示的文本内容...xs与ysList个数要相等,并且每个List的元素个数也要相等,相当于每一个x坐标均对应一个y坐标,这样就会出现多组坐标首尾相连。...实际中最好将每个Listx的第一个值最后一个值重复添加,并将对应的y值设为0,这样相当于坐标点的首尾均在x轴上,效果会更好,并且最好将y值整体较小(或者大,取决于上述水平线的位置)的List放在后面...2.4地图        有时候需要在地图中添加城市等坐标点信息,这个在Bokeh也很容易实现,代码如下: new GMapPlot().x_range(xdr).y_range(ydr).tools

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Python数据可视化:5段代码搞定散点图绘制与使用,值得收藏

x (str or seq[float]) : 离散点的x坐标,列名或列表 y (str or seq[float]) : 离散点的y坐标 size (str or list[float]) : 离散点的大小...x (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : x坐标 y (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` )...` ) : (default: 1) 线宽,默认:1 另外,Bokeh的一些属性,`~bokeh.core.properties.NumberSpec `、`~bokeh.core.properties.ColorSpec...▲图4 代码示例②运行结果 代码示例②第11行第15行使用scatter方法进行散点图绘制。...读者在学习过程可以多思考,在这个示例哪些数据需要交互式展示,采用哪种展示方式更好。 关于作者:屈希峰,资深Python工程师,Bokeh领域的实践者布道者,对Bokeh有深入的研究。

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10个实用的数据可视化的图表总结

1、平行坐标图(Parallel Coordinate) 我们最多可以可视化 3 维数据。但是我们有时需要可视化超过 3 维的数据才能获得更多的信息。...、scikit-learnmatplotlib来绘制并行坐标。...其他库, matplotlib、seaborn、bokeh(交互式绘图)也可用于绘制它。 3、等高线密度图(Contour ) 二维等高线密度图是可视化特定区域内数据点密度的另一种方法。...在 QQ 图中,两个 x 轴值均分为 100 个相等的部分(称为分位数)。如果我们针对 x y 轴绘制这两个值,我们将得到一个散点图。 散点图位于对角线上。这意味着样本分布是正态分布。...import seaborn as sns sns.violinplot(data=df,x='species', y="sepal_width") 还可以使用其他库,plotly、matplotlib

2.3K50

手把手|在Python中用Bokeh实现交互式数据可视化

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,HTML,Notebook文档和服务器的输出 ·我们也可以将Bokeh可视化嵌入flask...django程序 Bokeh可以转换写在其它库(matplotlib, seabornggplot)的可视化 ·Bokeh能灵活地将交互式应用、布局不同样式选择用于可视化 综合Bokeh的优点及其面临的挑战...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)各种图表的范例。..." p.yaxis.axis_label = "Y-axis" # 显示结果 show(p) 绘图范例-4:使用纬度经度数据来绘制印度地图 注:我已经有一个CSV格式的印度边界的纬度经度的多边形数据...','IN5'] #如果数据框坐标是字符类型转换字符值为浮点值 for j in range(0,len(India)): a = India['lats'][j] India['lats'][

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这里有8个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个?

为了展示结果,我将每个球队的工资用颜色标成条形图,来说明球员加入哪一支球队才能获得更好的待遇。...我们先用 ggplot 实例化图,设置美化属性和数据,然后添加点、主题以及坐标标题标签。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标标题,以及为条形图添加颜色边框。...在探索性设置,用 Pandas 写一行代码查看数据很方便,但 Bokeh 的美化功能非常强大。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 自定义,包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体(大小、斜体、粗体)等。

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柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别?怎样用Python绘制?

其主要用于数据统计与分析,早期主要用于数学统计学科,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一些软件的分析测试,电脑、数码相机的显示器Photoshop上都能看到相应的柱状图...跟柱状图类似,使用柱子的高度来映射对比数据值。每个分组的柱子使用不同颜色或者相同颜色不同透明的方式区别各个分类,各个分组之间需要保持间隔。...x (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 柱中心x坐标 width (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...y (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 柱中心y坐标 height (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...在学习或时间过程,图例可能遮盖图表,此时可以将图例移到坐标轴外或单独作为一个图层。

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这里有8个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个?

为了展示结果,我将每个球队的工资用颜色标成条形图,来说明球员加入哪一支球队才能获得更好的待遇。...我们先用 ggplot 实例化图,设置美化属性和数据,然后添加点、主题以及坐标标题标签。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标标题,以及为条形图添加颜色边框。...在探索性设置,用 Pandas 写一行代码查看数据很方便,但 Bokeh 的美化功能非常强大。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 自定义,包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体(大小、斜体、粗体)等。

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8个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个?

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8个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个?

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8个好看又实用 Python可视化工具包,再也不怕做不出图表了!

为了展示结果,我将每个球队的工资用颜色标成条形图,来说明球员加入哪一支球队才能获得更好的待遇。...我们先用 ggplot 实例化图,设置美化属性和数据,然后添加点、主题以及坐标标题标签。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标标题,以及为条形图添加颜色边框。...在探索性设置,用 Pandas 写一行代码查看数据很方便,但 Bokeh 的美化功能非常强大。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 自定义,包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体(大小、斜体、粗体)等。

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这里有 8 个流行的 Python 可视化工具包,你喜欢哪个?

为了展示结果,我将每个球队的工资用颜色标成条形图,来说明球员加入哪一支球队才能获得更好的待遇。...我们先用 ggplot 实例化图,设置美化属性和数据,然后添加点、主题以及坐标标题标签。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标标题,以及为条形图添加颜色边框。...在探索性设置,用 Pandas 写一行代码查看数据很方便,但 Bokeh 的美化功能非常强大。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 自定义,包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体(大小、斜体、粗体)等。

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8个流行的Python可视化工具包

为了展示结果,我将每个球队的工资用颜色标成条形图,来说明球员加入哪一支球队才能获得更好的待遇。...我们先用 ggplot 实例化图,设置美化属性和数据,然后添加点、主题以及坐标标题标签。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标标题,以及为条形图添加颜色边框。...在探索性设置,用 Pandas 写一行代码查看数据很方便,但 Bokeh 的美化功能非常强大。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 自定义,包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体(大小、斜体、粗体)等。

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柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别?怎样用Python绘制?(附代码)

其主要用于数据统计与分析,早期主要用于数学统计学科,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一些软件的分析测试,电脑、数码相机的显示器Photoshop上都能看到相应的柱状图...跟柱状图类似,使用柱子的高度来映射对比数据值。每个分组的柱子使用不同颜色或者相同颜色不同透明的方式区别各个分类,各个分组之间需要保持间隔。...x (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 柱中心x坐标 width(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...y(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 柱中心y坐标 height(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...在学习或实践过程,图例可能遮盖图表,此时可以将图例移到坐标轴外或单独作为一个图层。

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干货 | 柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别?怎样用Python绘制?(附代码)

其主要用于数据统计与分析,早期主要用于数学统计学科,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一些软件的分析测试,电脑、数码相机的显示器Photoshop上都能看到相应的柱状图...跟柱状图类似,使用柱子的高度来映射对比数据值。每个分组的柱子使用不同颜色或者相同颜色不同透明的方式区别各个分类,各个分组之间需要保持间隔。...x (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 柱中心x坐标 width(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...y(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 柱中心y坐标 height(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...在学习或实践过程,图例可能遮盖图表,此时可以将图例移到坐标轴外或单独作为一个图层。

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使用bokeh-scala进行数据可视化

根据我拙劣的英语水平翻译如下: Bokeh是一个基于Python语言的显示于新式浏览器的交互式的可视化类库。...类,很明显xy分别代表x轴数据值范围以及x坐标点对应的y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。...本例x为-2π到2π之间的范围,y为对应的sin值,一个简单的sin函数。        ...).glyph(circle)        第一行的xy就是source对应的属性,如果没有事先import,需要使用全名称source.x,source就是上面定义的类,此处source是object...circleGlyph就是最终生成的图表的一系列圆点。        接下来就是最关键的一步,将生成的坐标轴、网格、圆点等对象传递给plot。

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使用OpenCV实现哈哈镜效果

定义3D表面(镜面),并使用合适的投影矩阵值将其投影到虚拟相机。 使用3D曲面的投影点的图像坐标来应用基于网格的变形以获得有趣的镜子的所需效果。 下图可能会帮助我们更好地理解步骤。 ?...其次,我们将图像定义为3D平面,我们可以简单地将矩阵P与世界坐标相乘并获得像素坐标(u,v)。应用此转换与使用我们的虚拟相机捕获3D点的图像相同! 我们如何确定捕获图像像素的颜色?...定义3D表面(镜子) 为了定义3D曲面,我们形成XY坐标的网格,然后针对每个点计算Z坐标作为XY的函数。因此,对于平面镜,我们将定义Z = K,其中K为任何常数。...这意味着现在map_xmap_y将为我们提供源图像目标图像给定像素位置(x,y)的旧像素位置。它可以用数学方式表示如下: ? 我们现在知道如何执行重新映射。...但是为此,我们需要map_xmap_y。在这种情况下,我们如何定义map_xmap_y? 相当于我们理论解释的(u,v)的2D投影点(pts2d)是可以传递给remap函数的所需地图。

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