之前咱们介绍过Pandas可视化图表的绘制《『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表》，不过它是依托于matplotlib，因此无法进行交互。但其实，在Pandas的0.25.0版本之后，提供了一些其他绘图后端，其中就有我们今天要演示的主角基于Bokeh！
python中的bokeh包也是作图神器，现在了解到了如何作散点图和柱形图，先记录一波。
本文通过一个项目案例，详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程，内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右，属于纯干货分享，强烈推荐大家阅读后续内容。
导读：本文通过一个项目案例，详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程，内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右，属于纯干货分享，强烈推荐大家认真读完并收藏！
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制面积图
导读：数据分析时经常用到的折线图，你真的懂了吗？可以用来呈现哪些数据关系？在数据分析过程中可以解决哪些问题？怎样用Python绘制折线图？本文逐一为你解答。
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
导读：什么是散点图？可以用来呈现哪些数据关系？在数据分析过程中可以解决哪些问题？怎样用Python绘制散点图？本文逐一为你解答。
作者｜Melissa Bierly 选文｜Aileen 翻译｜冯琛 校对｜Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过，数据可视化分为两类：探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面，探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动，它们帮助用户探索数据，让他们发掘自己的观点：发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常，探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库，但只有少数可以创建能够使你
在数据科学和可视化领域，动态数据可视化是一项关键技术，能够帮助数据科学家和分析师更好地理解数据、发现趋势，并与观众交互。Python 中有许多强大的库用于数据可视化，其中 Bokeh 就是一款备受推崇的工具之一。Bokeh 提供了丰富的功能和灵活性，使得用户可以轻松创建动态、交互式的数据可视化。
之前一直有小伙伴私信说让我多出些关于 Python 进行可视化绘制的教程，不想再学一门语言(R 语言)进行可视化绘制。怎么说呢？其实公众号关于 Python 进行可视化绘制的推文还是很多的，刚开始我也是坚持使用 Python 进行可视化绘制的，但也深知 Python 在这一块的不足(相信以后会越来越好的)，再熟悉 R-ggplot2 绘图理念后，后面的可视化绘制都基本以 R 为主，Python 偶尔也会绘制。好在两者的绘图语法、所使用数据的结构都相差不大，使得两者可以兼顾，而基于前端交互式的可视化绘制，Python 可能比较灵活方便些，毕竟语法较为简单嘛，好了，不多说了，今天这篇推文，我们就介绍一下 Python 中常用且可灵活交互使用的的可视化绘制包- Bokeh，由于网上关于该包较多及官方介绍也较为详细，这里就在不再过多介绍，我们直接放出几副精美的可视化作品供大家欣赏：
之前一直有小伙伴私信说让我多出些关于Python 进行可视化绘制的教程，不想再学一门语言(R语言)进行可视化绘制。怎么说呢？其实公众号关于Python 进行可视化绘制的推文还是很多的，刚开始我也是坚持使用Python 进行可视化绘制的，但也深知Python 在这一块的不足(相信以后会越来越好的)，再熟悉R-ggplot2绘图理念后，后面的可视化绘制都基本以R为主，Python偶尔也会绘制。好在两者的绘图语法、所使用数据的结构都相差不大，使得两者可以兼顾，而基于前端交互式的可视化绘制，Python可能比较灵活方便些，毕竟语法较为简单嘛，好了，不多说了，今天这篇推文，我们就介绍一下Python中常用且可灵活交互使用的的可视化绘制包- Bokeh，由于网上关于该包较多及官方介绍也较为详细，这里就在不再过多介绍，我们直接放出几副精美的可视化作品供大家欣赏：
“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。我们已经了解了如何在[实时数据]（06-Live _Data.ipynb）用户指南中显示可调用的任何数据输出，我们还看到了如何使用HoloViews流系统在用户指南中推送事件部分[响应事件]（11-响应_到Events.ipynb）和[自定义交互]（12-Custom Interactivity.ipynb）。
近几年来，Python在数据科学界受到大量关注，我们在这里为数据科学界的科学家和工程师列举出了最顶尖的Python库。（文末更多往期译文推荐） 因为这里提到的所有的库都是开源的，所以我们还备注了每个库的贡献资料数量、贡献者人数以及其他指数，可对每个Python库的受欢迎程度加以辅助说明。 1. NumPy （资料数量：15980； 贡献者：522） 在最开始接触Python的时候，我们不可避免的都需要寻求Python的SciPy Stack的帮助，SciPy Stack是一款专为Python中科学计算而设
随着数据科学和可视化的日益普及，实时数据可视化成为了许多应用程序中必不可少的一部分。Python语言以其丰富的数据科学生态系统而闻名，其中Bokeh库作为一种功能强大的可视化工具，为实时数据的可视化提供了优秀的支持。本文将介绍如何使用Bokeh库实现实时数据的可视化，并提供相关代码实例。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
导读：相比于科学，数据分析更像是一门艺术。创建样式优美的数据可视化是这个艺术中不可缺少的部分。然而，某些人认为优美的，也会有人觉得难以接受。和艺术类似，随着数据分析的快速演变，人们的观念和品味也一直在变化。但是总的来说没有人是绝对正确和错误的。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
在本文的前一部分中，我们简要介绍了trip_distance列，在从异常值中清除它的同时，我们保留了所有小于100英里的行程值。这仍然是一个相当大的临界值，尤其是考虑到Yellow Taxi公司主要在曼哈顿运营。trip_distance列描述出租车从上客点到下客点的距离。然而，人们经常可以选择不同的路线，在两个确切的接送地点之间有不同的距离，例如为了避免交通堵塞或道路工程。因此，作为trip_distance列的一个对应项，让我们计算接送位置之间可能的最短距离，我们称之为arc_distance:
我们将首先介绍主题建模和t-SNE，然后将这些技术应用于两个数据集：20个新闻组和推文。
在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件，以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法，例如 HTML，JSON，PKL 文件，SQL 等。
许多组织正试图收集和利用尽可能多的数据，以改进其业务运营方式、增加收入或对周围世界产生更大的影响。因此，数据科学家面对 50GB 甚至 500GB 大小的数据集的情况变得越来越普遍。
作者 | 伊凡·伊德里斯（Ivan Idris），曾是Java和数据库应用开发者，后专注于Python和数据分析领域，致力于编写干净、可测试的代码。他还是《Python Machine Learning By Example》《NumPy Cookbook》等书的作者，在工程实践和书籍撰写方面都非常有经验。（本文摘编自《Python数据分析实战》，经出版方授权发布。）
AI 研习社按：本文作者为 ActiveWizards 的数据顾问 Igor Bobriakov，林立宏与 Raey Li 编译。 Igor Bobriakov 近年来，Python 在数据科学行业扮
近年来，Python 在数据科学行业扮演着越来越重要的角色。因此，我根据近来的使用体验，在本文中列出了对数据科学家、工程师们最有用的那些库。 由于这些库都开源了，我们从Github上引入了提交数，贡献
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
我们需要处理、分析和探索的大量数据;随着技术的进步，这个数字只会越来越大。现在，想象一下必须盯着电子表格中的数千行数据，试图找到隐藏的模式并追踪数字的变化。这就是数据可视化的切入点。拥有可视化的信息摘要比浏览电子表格更容易识别模式和趋势。由于数据分析的目的是获得见解和发现模式，将数据可视化将使其更有价值，更容易探索。不同类型的图表和图表使交流数据发现更快和更有效。
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。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
传送门：用交互组件(ipywidgets)“盘活”Jupyter Notebook(上)
作者 | Pathairush Seeda 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
根据视频与音频之间的比较 , 如果视频比音频快 , 那么增大视频帧之间的间隔 , 降低视频帧绘制速度 ; 如果视频比音频慢 , 那么需要丢弃部分视频帧 , 以追赶上音频的速度 ;
每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA， Exploratory Data Analysis) 是必要的，这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗，为什么还要花钱来上课？没错，我也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程中汲取众多精华，才打磨出来的前七节课。
热图是数据的矩阵表示方式，其中每个矩阵的值用一种颜色来表示。不同的颜色代表不同的级别，矩阵指数将两个对比的列或特征连接在一起。
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。
最近鬼吹灯系列网剧《云南虫谷》上线，作为鬼吹灯系列作品，承接上部《龙岭迷窟》内容，且还是铁三角原班人马主演，网友直呼非常好看！
作为任何数据科学项目的一部分，数据可视化在理解更多可用数据和识别任何主要模式方面发挥着重要作用。
Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。 幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一
通过DNS将域名解析成IP地址。在解析过程中，按照浏览器缓存、系统缓存、路由器缓存、ISP(运营商)DNS缓存、根域名服务器、顶级域名服务器、主域名服务器的顺序，逐步读取缓存，直到拿到IP地址
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：
数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。
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