在数据科学和机器学习领域，数据可视化是理解数据、发现模式和进行数据交互的重要方式之一。Bokeh 是一个强大的 Python 可视化库，它提供了丰富的功能，使得在浏览器中呈现交互式图表和大规模数据集变得轻而易举。本文将介绍如何使用 Bokeh 实现大规模数据可视化的最佳实践，以及一些实用的代码示例。
在本篇技术博客文章中，我们将使用Python绘制一只可爱的小猫。我们将使用Python中的绘图库来实现这个任务。在这个示例中，我们将使用matplotlib库来进行绘图操作。
HTML canvas标签是一个HTML元素，它提供了一个空白的绘图表面，可以使用JavaScript来渲染图形、形状和图像。绘图应用程序利用HTML5 canvas的功能，使用户能够以数字方式创建艺术作品、草图和插图。此外，使用HTML5 canvas构建的绘图应用程序允许用户与画布进行交互，捕捉鼠标移动和点击事件，实时绘制、擦除或操作元素。
「 对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》」
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
如果您了解并使用上面提到的库，那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果，语法也不难。一般来说，我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来：
Bokeh是一款交互式可视化库，在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python（或其它语言），快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。
在数据可视化的领域，pyecharts是一个功能强大、易于使用的Python库。它是基于Echarts引擎开发的，能够生成丰富多样的图表类型，包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。本文将介绍pyecharts的基本使用方法和常见图表示例。
实际上，本文介绍了能从经典的《定量信息的视觉展示(The Visual Display of Quantitative Information)》（Edward Tufte）中学到的大部分知识，以及如何在Python中实现它。
这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同，每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核，所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调，他的web是通过tornado来开发的，这个扩展在GitHub上有超过4k star。
来源：Deephub Imba 本文约700字，建议阅读9分钟 本文为你介绍7个不常见但是好用且高效的Jupyter扩展。 今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展。 1、voila 这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同，每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核，所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调，他的web是通过tornado来开发的，这个扩展在GitHub上有超过
交互式分析是一种为实现智能化的业务分析的报表解决方案，使静态的报表尽可能动态化，即报表数据动态化和报表形式动态化，从而提升报表的实际使用价值。根据用户的分析角度和数据选择的不同而出现不同的报表展现形式。交互式分析为用户提供交互功能，用户可以在运行报表之前输入或选择值，从而决定报表数据和形式。用户使用交互式分析不仅可以显示或隐藏报表中的内容，也可以通过点击其中的链接访问其他报表或对象。交互式分析是动态的，用户也可以按照自身的需求动态定义数据呈现。简而言之交互式分析是在静态报表上添加用户可操作的功能，使报表变得可交互。交互式分析能在报表分析过程中带来以下优势：
引言 最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“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。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B
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】，措施如下 （1）群内定期组织分享 （2）确保群内分享者和学习者数量适合（1:1），有分享能力者不限名额，学习者数量少于分享者，按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pyda
Python有许多可视化工具，但是我主要讲解matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net）。此外，还可以利用诸如d3.js（http://d3js.org/）之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包（如IPython），matplotlib还具有诸如缩放
想必熟悉小洁老师的学员们都有看过小洁老师发的如何做好你的R语言笔记,这也是马拉松课程的课前准备工作的一项——学习如何记录笔记。
本文由 PPV课 - korobas 翻译，未经许可，禁止转载！ 原文翻译链接：http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 一、介绍 在Python中，有很多数据可视化途径。因为这种多样性，造成很难选择。本文包括一些比较常见的可视化工具的样例，并将指导如何利用它们来创建简单的条形图。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
交互式图表受到所有人的喜爱，因为它们能够更有效地讲述故事。在数据科学和相关领域也是如此。探索性数据分析是数据预处理管道中的一个重要步骤，在生态系统中有许多可用的库来实现这一点。下图完美地概括了这一观点。
数据可视化是数据科学和分析中不可或缺的一部分，而Python中的Matplotlib和Seaborn库为用户提供了强大的工具来创建各种可视化图表。本文将介绍如何使用这两个库进行数据可视化，并提供一些实用的代码示例和解析。
我们现在将深入研究M atplotlib 包，以便在 Python 中进行可视化。Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库，旨在兼容更广泛的 SciPy 技术栈。它由 John Hunter 在 2002 年构思，最初是作为 IPython 的补丁，用于通过来自 IPython 命令行的gnuplot实现 MATLAB 风格的交互式绘图。
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。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！
R 语言具有强大的绘图功能，可以满足科研绘图的需求，越来越多的文章中采用 R 语言来进行绘图。按照绘图方式，R 语言可以分为四大绘图系统，分别是：1、R 基础绘图系统，2、Grid 绘图系统，3、lattice 绘图，4、ggplot2 绘图。除此之外，R 还有非常多的扩展包，几乎可以完成任何形式的绘图要求，无论是 2D 绘图还是 3D 绘图。最新的 shinny 包，还可以绘制交互式的绘图操作。
我们现在将深入研究Matplotlib包，以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思，最初是作为IPython的补丁，用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位，而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示，Matplotlib软件包诞生了，2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时，它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。
丰富的第三方模块赋予了python强大的能力，matplotlib作为python最流行的可视化模块之一， 功能强大，用法简便。对于新手而言，其上手难度低，仅需要几行代码就可以创建一个发表质量的图片，而且同时支持静态和动态图片。对于开发者而言，其丰富的子模块提供了对图片中各个细节的精确控制，可以实现高度定制的可视化效果。
在数据可视化领域，词云图是一种极具表现力和趣味性的图表，能够直观地展示文本中的关键词分布。而Pyecharts作为一款强大的Python图表库，提供了丰富的功能来绘制各种图表，其中也包括了词云图。本文将深入探讨Pyecharts中绘制多种炫酷词云图的参数说明，并通过代码实战演示其应用。
编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 引言 最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“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。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
在过去的二十年中，Python越来越多地用于科学计算和数据分析。 今天，Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到
实际工作中，我们往往依托于业务数据分析制定业务策略。这个过程需要频繁地进行数据分析和挖掘，发现模式规律。对于算法工程师而言，一个有效的 AI 算法系统落地，不仅仅是模型这么简单——数据才是最底层的驱动。
Streamlit是一个Python库，允许您创建交互式的数据科学和机器学习Web应用程序。使用Streamlit，您可以快速轻松地创建自定义Web应用程序，让用户与您的数据和模型进行交互。
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！Python有很多数据可视化库，这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
一般而言，直接使用浏览器自带的“打印”功能，选择“另存为PDF”，即可以输出 PDF 了。但是如果需要打印的数量多了，这个操作就很费劲了。
R包export可以轻松的将R绘制的图和统计表输出到 Microsoft Office (Word、PowerPoint和Excel)、HTML和Latex中，其质量可以直接用于发表。
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库，并在文末送出一本数据可视化书籍！
这次的教程的重点就是R语言中处理图形的一般方法，包括了图形的创建和保存、图形特征的修改、一些图形处理的通用方法（后面还会重点关注特定类型的图形）以及图形组合的各种方法。
使用MATLAB的时候有一些系统命令可以方便我们的操作，如在当前的工作区中可以使用系统命令保存为一个文件、加载文件、显示日期、列出目录中的文件和显示当前目录等。
在Python的广阔生态中，IPython无疑是一颗璀璨的明珠，它为数据科学家、研究人员以及日常Python编程者提供了一个增强的交互式计算环境。IPython不仅拥有强大的交互式shell（称为IPython终端或Jupyter Notebook的前端之一），还集成了丰富的库和工具，如matplotlib、pandas等，极大地提升了数据分析和科学计算的便捷性。本文将深入探讨IPython的多个使用技巧，旨在帮助读者充分利用这一工具，提升编程效率与体验。
所以，实际开发的时候，我们总是使用一个文本编辑器来写代码，写完了，保存为一个文件，这样，程序就可以反复运行了。
ggplot2自从2007年推出以来，成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs 分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
先来了解一下Matplotlib，其实Matplotlib 是一个用于绘制图表和可视化数据的 Python库，它提供了丰富的绘图工具功能，可以用于生成各种静态、交互式和动画图表，能够满足各种需求，从简单的折线图到复杂的3D图表。尤其是在数据科学和可视化领域，Matplotlib用于创建高质量的图表和可视化，而且它是数据科学、机器学习和科学计算领域中最流行的绘图库之一。
Matplotlib是一个强大的Python绘图库，但许多人可能不知道它能够创建动画图。
在数据可视化的研究热潮中，如何让数据生动呈现，成了一个具有挑战性的任务，随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！ 深入学习Python商业数据可视化技术，推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库，这些数据可
兵欲善其事，必先利其器。对于数据科学家和数据开发工程师们来说，工具也是非常重要的，拥有好的工具会大大加速开发效率，并更快更准完成任务。
又是一年6·1儿童节，作为一个Python号，当然又要想想能用python做点什么啦——
在当今信息爆炸的时代，网络数据量呈指数级增长，了解和分析这些数据对于许多领域的决策制定至关重要。可视化是理解和解释大量数据的强大工具之一，而Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来进行网络数据可视化。本文将介绍一些使用Python进行网络数据可视化的方法与技巧，并提供相应的代码实例。
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