首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

尝试在python中使用bokeh绘制鼠标悬停交互式图形

在Python中使用Bokeh绘制鼠标悬停交互式图形的步骤如下:

  1. 首先,确保已经安装了Bokeh库。可以使用以下命令在命令行中安装Bokeh:
  2. 首先,确保已经安装了Bokeh库。可以使用以下命令在命令行中安装Bokeh:
  3. 导入必要的库和模块:
  4. 导入必要的库和模块:
  5. 创建一个绘图对象:
  6. 创建一个绘图对象:
  7. 添加数据到绘图对象中:
  8. 添加数据到绘图对象中:
  9. 显示绘图对象:
  10. 显示绘图对象:

这样就可以在Python中使用Bokeh绘制鼠标悬停交互式图形了。当鼠标悬停在数据点上时,将显示该点的坐标信息。

Bokeh是一个用于创建交互式图形的强大库,它支持多种绘图类型和交互功能。通过使用Bokeh,可以轻松地创建各种图形,包括散点图、折线图、柱状图等,并添加交互功能,如鼠标悬停、缩放、平移等。

Bokeh的优势包括:

  • 简单易用:Bokeh提供了简洁的API,使得创建图形变得简单易懂。
  • 交互性:Bokeh支持丰富的交互功能,可以通过鼠标悬停、缩放、平移等操作与图形进行交互。
  • 多种输出格式:Bokeh可以将图形输出为HTML文件、静态图片或动态图形。
  • 跨平台支持:Bokeh可以在多个平台上运行,包括Windows、Linux和MacOS。

Bokeh在数据可视化、科学研究、金融分析等领域具有广泛的应用场景。例如,可以将Bokeh用于绘制股票走势图、地理信息可视化、科学实验结果展示等。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务,其中与Bokeh相关的产品是腾讯云的云服务器(CVM)。云服务器是一种灵活可扩展的计算资源,可以满足各种应用场景的需求。您可以通过以下链接了解腾讯云云服务器的详细信息:

希望以上信息对您有所帮助!

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

干货推荐 | 掌握这几点,轻松玩转 Bokeh 可视化 (项目实战经验分享)

本文由以下几个大的部分组成: Bokeh 基础介绍 Bokeh 添加主动交互功能 Bokeh 创建交互式可视化应用程序 Tips: 本文源代码地址,可以公众号『咸鱼学Python』后台回复...一个有用的检查器是当用户将鼠标悬停在数据点上时出现的提示工具, Bokeh 称为 HoverTool 。 ?...最终结果是直方图上仅绘制了与所选航空公司相对应的图形 ,如下所示: ? 更多的交互式控制 现在我们知道了创建控件的基本工作流程,可以添加更多元素。...除了我们可以 Bokeh 创建的图形范围之外,使用 Bokeh 库的另一个好处是交互。 每个选项卡都有一个交互元素,使用户可以访问数据并进行自己的发现。...Jupyter Notebook 是 Bokeh 开发的理想环境,因为您可以 notebook 创建和测试完全交互式图形

2.3K40

干货:可视化项目实战经验分享,轻松玩转Bokeh(建议收藏)

01 Bokeh 基础 Bokeh 的主要概念是图形一次构建一层。我们首先创建一个图形(figure),然后图形添加称为图形符号(glyphs)的元素。...一个有用的检查器是当用户将鼠标悬停在数据点上时出现的提示工具, Bokeh 称为 HoverTool 。 ?...最终结果是直方图上仅绘制了与所选航空公司相对应的图形 ,如下所示: ? 2. 更多的交互式控制 现在我们知道了创建控件的基本工作流程,可以添加更多元素。...除了我们可以 Bokeh 创建的图形范围之外,使用 Bokeh 库的另一个好处是交互。 每个选项卡都有一个交互元素,使用户可以访问数据并进行自己的发现。...Jupyter Notebook 是 Bokeh 开发的理想环境,因为您可以 notebook 创建和测试完全交互式图形

2.7K20

掌握这几点,轻松玩转 Bokeh 可视化 (项目实战经验分享)

本文由以下几个大的部分组成: Bokeh 基础介绍 Bokeh 添加主动交互功能 Bokeh 创建交互式可视化应用程序 Tips: 本文源代码地址,可以公众号『Python数据之道』后台回复...一个有用的检查器是当用户将鼠标悬停在数据点上时出现的提示工具, Bokeh 称为 HoverTool 。 ?...最终结果是直方图上仅绘制了与所选航空公司相对应的图形 ,如下所示: ? 更多的交互式控制 现在我们知道了创建控件的基本工作流程,可以添加更多元素。...除了我们可以 Bokeh 创建的图形范围之外,使用 Bokeh 库的另一个好处是交互。 每个选项卡都有一个交互元素,使用户可以访问数据并进行自己的发现。...Jupyter Notebook 是 Bokeh 开发的理想环境,因为您可以 notebook 创建和测试完全交互式图形

2.2K30

使用 Pandas Python 绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章,我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...这非常方便,你已将数据存储 Pandas DataFrame ,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢? 本系列,我们将在每个库制作相同的多条形柱状图,以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果: image.png 自行绘制的数据 继续之前,请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码,包括: 运行最新版本的 Python...本系列文章,我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API,但是 Pandas 一定能夺冠。...) 只有四行,这绝对是我们本系列创建的最棒的多条形柱状图。

6.8K20

使用 Bokeh 实现动态数据可视化:从基础到高级应用

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。什么是 Bokeh?...Bokeh 是一个交互式可视化库,用于创建漂亮而且具有高度交互性的绘图。它专注于现代 Web 浏览器展示数据,并支持用于构建交互式应用程序的动态数据可视化。...最后,我们使用 HoverTool 添加了一个悬停工具,当用户将鼠标悬停在数据点上时,会显示相应的数值和日期信息。最终,我们将绘图输出到 HTML 文件,并通过 show() 函数显示浏览器。...库 Python 动态数据可视化方面的应用。...然后,我们演示了如何使用 Bokeh 创建动态数据可视化,包括绘制折线图、添加交互性工具以及创建交互式应用程序等。

6200

Python可视化工具概览

对于第二点,如果生产环境对效率要求较高,可以更换其他库,或者批量生产时采用多进程的方式来加快处理。 作为Python使用最广泛的可视化工具之一,matplotlib可以绘制大多数常见的图。...Bokeh和HoloViews是开源的交互式可视化库,其目标都是期望绘制美观的交互式图形,而且针对大数据流进行优化,以使得数据分析和可视化能够更加简单。...使用jupyter notebook进行数据分析和可视化时,涉及到地理空间可视化时,可以使用gmaps将数据可视化到google地图并嵌入到jupyter notebook。 ?...如果生产环境想要批量生产而且对速度有较高要求或者对图形渲染有特别需求,可以尝试一下其它绘图库,比如PyQtGraph。...PyQtGraph是基于PyQt4/PySide和numpy的纯Python图形和GUI库,主要应用于数学/科学/工程应用领域。 PyQtGraph支持2D/3D图形绘制,而且还提供了一些高级特征。

2.9K73

手把手教你用Bokeh进行可视化数据分析(附源码)

BokehPython可视化领域中的流行库Matplotlib和Seaborn不同,它使用HTML和JavaScript渲染其图形,这使得它在构建基于Web的应用成为一个非常理想的候选者。...Bokeh提供了两个常见选项:(1) 生成静态的HTML文件,(2) Jupyter Notebook内联呈现可视化。 步骤 3:配置图形界面 你将配置图形,为可视化准备画布。...在此步骤,你可以自定义比如标题,刻度线等的所有内容,你还可以设置一组工具,以便与你的可视化进行各种用户交互。 步骤 4:连接并绘制数据 接下来,你将使用Bokeh的渲染器(可视化图)来塑造数据。...然后使用dict将颜色配置映射到winLoss特征上。 步骤 5:组织布局 图形绘制完毕,我们想将两个绘图进行布局。Bokeh,可以是使用网格式布局,或者选项卡切换式的布局。...如果大家感兴趣可以自行尝试,由于篇幅问题,本篇只分享其中一种用法,下面展示其它几个交互式动态图的示例: 滑动 ?

2.6K20

GitHub热榜第一,标星近万:这个用Python交互式图形的项目火了

乾明 发自 凹非寺 GitHub上,一份用Python交互式图形的资源火了。 这一工具名为Bokeh,官方介绍称,它能读取大型数据集或者流数据,以简单快速的方式为网页提供优美、高交互性能的图形。...: 低级接口能为应用开发者提供高度灵活的图形表示(支持自定义一些顶层的组件) 中级接口主要用于绘制曲线(会默认加载一些低级的组件) 高级接口用于快速简单地构建复杂图形 官方支持Python 2.7和3.5...项目地址: https://github.com/bokeh/bokeh 不过,官方推荐的安装方式是使用Anaconda Python及其附带的Conda包管理系统,这是一个专门为Python/R语言打造的数据科学平台...,下载地址: https://www.anaconda.com/distribution/ 工具使用方面,官方也提供了详尽的用户指南,包括快速安装运行、了解基础概念、如何处理数据、绘图、添加注释交互等等...有人正在将Bokeh的用户指南汉化: https://github.com/DonaldDai/Bokeh-CN 具体实现方面,官方提供了教程与示例: ?

65510

Star 过万,用 Python交互式图形的这款工具火了!

转自量子位,作者乾明 GitHub 上,一份用 Python交互式图形的资源火了。...: 低级接口能为应用开发者提供高度灵活的图形表示(支持自定义一些顶层的组件) 中级接口主要用于绘制曲线(会默认加载一些低级的组件) 高级接口用于快速简单地构建复杂图形 官方支持 Python 2.7 和...项目地址: https://github.com/bokeh/bokeh 不过,官方推荐的安装方式是使用 Anaconda Python 及其附带的 Conda 包管理系统,这是一个专门为 Python.../R 语言打造的数据科学平台,下载地址: https://www.anaconda.com/distribution/ 工具使用方面,官方也提供了详尽的用户指南,包括快速安装运行、了解基础概念、如何处理数据...有人正在将 Bokeh 的用户指南汉化: https://github.com/DonaldDai/Bokeh-CN 具体实现方面,官方提供了教程与示例: ?

61430

Star 过万,用 Python交互式图形的这款工具火了!

转自量子位,作者乾明 GitHub 上,一份用 Python交互式图形的资源火了。...: 低级接口能为应用开发者提供高度灵活的图形表示(支持自定义一些顶层的组件) 中级接口主要用于绘制曲线(会默认加载一些低级的组件) 高级接口用于快速简单地构建复杂图形 官方支持 Python 2.7 和...项目地址: https://github.com/bokeh/bokeh 不过,官方推荐的安装方式是使用 Anaconda Python 及其附带的 Conda 包管理系统,这是一个专门为 Python.../R 语言打造的数据科学平台,下载地址: https://www.anaconda.com/distribution/ 工具使用方面,官方也提供了详尽的用户指南,包括快速安装运行、了解基础概念、如何处理数据...如果你对这一工具有兴趣,或者正好需要这样一个工具,不妨去尝试下: GitHub 传送门: https://github.com/bokeh/bokeh Bokeh 官网传送门: https://bokeh.pydata.org

64420

6个顶级Python可视化库!

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。...推荐阅读(点击阅读):Pandas+Matplotlib+Plotly,完美解决 Python 数据分析问题 优点 与R相似 如果你熟悉R创建绘图,并在使用Python时怀念它的功能,Plotly是一个很好的选择...Bokeh Bokeh是一个高度灵活的交互式可视化库,专为网络浏览器设计。...推荐阅读(点击阅读):Python Bokeh 库进行数据可视化实用指南 优点 Matplotlib的交互式版本 交互式可视化方面,Bokeh作为与Matplotlib最相似的库脱颖而出。...推荐阅读(点击阅读):Python地图绘制工具folium基础知识全攻略 优点 易于创建一个带有标记的地图 与Plotly、Altair和Bokeh等其他选项相比,Folium通过利用开放的街道地图提供了一种更直接的方法

53311

6个顶级Python可视化库

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。...推荐阅读(点击阅读):Pandas+Matplotlib+Plotly,完美解决 Python 数据分析问题 优点 与R相似 如果你熟悉R创建绘图,并在使用Python时怀念它的功能,Plotly是一个很好的选择...Bokeh Bokeh是一个高度灵活的交互式可视化库,专为网络浏览器设计。...推荐阅读(点击阅读):Python Bokeh 库进行数据可视化实用指南 优点 Matplotlib的交互式版本 交互式可视化方面,Bokeh作为与Matplotlib最相似的库脱颖而出。...推荐阅读(点击阅读):Python地图绘制工具folium基础知识全攻略 优点 易于创建一个带有标记的地图 与Plotly、Altair和Bokeh等其他选项相比,Folium通过利用开放的街道地图提供了一种更直接的方法

52120

12个Python数据可视化库

Python交互式可视化库主要包括如下几个。 1 Bokeh Bokeh基于JavaScript实现交互式可视化,它是原生Python语法,它可以Web浏览器实现美观的视觉效果。...2 HoloViews HoloViews是一个开源的Python库,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。...5 plotnine plotnine是Python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。...plotnine的优点为代码简洁,易学;绘制出的图流畅大方;不需要很多的代码就可以绘制出很不错的图。使用plotnine绘图之前,首先需要理解绘图的基本概念。...探索式可视化库 探索式分析最大的优势在于,可以让业务人员海量数据“自由发挥”,不受数据模型的限制。Python探索式可视化库主要包括如下几个。

1.7K20

好看的数据可视化图片都是用什么做的? | 数答

为了Power BI上也可以绘制出动态条形图,Wishyoulization开发了Animated Bar Chart Race插件,Power BI的marketplace里面搜索下载之后便可以使用...2.1 Bokeh Bokeh是一款基于Python交互式数据可视化工具,它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形,可以高性能地可视化大型数据集以及流数据,帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。...Altair的API是简单、友好的,它建立强大的Vega-Lite可视化语法之上,让我们可以使用最少的代码绘制出漂亮的可视化图表。 ? ?...它基于OpenGL库,可利用GPU计算来展示大型数据集,可以绘制高达百万数据点的高质量交互式科学图形、实时数据、3D图形等。 ? ?...,数据室会尽可能多的“数答”这个版块对大家提出的问题进行回答~

2.8K20

8个流行的Python可视化工具包

下面,作者介绍了八种 Python 实现的可视化工具包,其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个? 用 Python 创建图形的方法有很多,但是哪种方法是最好的呢?...从概念上讲,Bokeh 类似于 ggplot,它们都是用图形语法来构建图片,但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...下图展示了一些随机趋势,其自定义程度更高:使用了图例和不同的颜色和线条。 Bokeh 还是制作交互式商业报表的绝佳工具。...但它也有优点,而且设置的所有缺点都有相应的解决方法: 你可以 Plotly 网站和 Python 环境编辑图片; 支持交互式图片和商业报表; Plotly 与 Mapbox 合作,可以自定义地图;...Pyecharts绘制可视化地图专辑 Python 绘制惊艳的瀑布图 使用日历热图进行时序数据可视化 用 GeoPandas 绘制超高颜值数据地图 一行 Python 代码轻松构建树状热力图 这种

41820

盘点12个Python数据可视化库

Python有很多数据可视化库,这些数据可视化库主要分为探索式可视化库和交互式可视化库。前者透过简单直接的视觉图形,更方便用户看懂原数据,后者主要用于与业务结合过程展现总体分析结果。...Python交互式可视化库主要包括如下几个。 05 Bokeh ? Bokeh基于JavaScript实现交互式可视化,它是原生Python语法,它可以Web浏览器实现美观的视觉效果。...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。 07 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,但它提供了一些大多数库没有的图表,如等高线图、树状图和3D图表。...plotnine的优点为代码简洁,易学;绘制出的图流畅大方;不需要很多的代码就可以绘制出很不错的图。使用plotnine绘图之前,首先需要理解绘图的基本概念。 10 Altair ?

4.2K30

6个顶级Python可视化库

将通过专注于几个具体的属性来评价一个可视化工具的优缺点: 互动性 你想要交互式可视化吗?像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表,用户可以探索和互动。...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。...优点 与R相似 如果你熟悉R创建绘图,并在使用Python时怀念它的功能,Plotly是一个很好的选择。它允许你用Python实现同样水平的高质量绘图。...,用户可以将鼠标悬停在每个条形图上,查看相应的用户和关注者数量。...Bokeh Bokeh是一个高度灵活的交互式可视化库,专为网络浏览器设计。 优点 Matplotlib的交互式版本 交互式可视化方面,Bokeh作为与Matplotlib最相似的库脱颖而出。

34620

使用 Python 进行数据可视化之Bokeh

Bokeh 主要以其交互式图表可视化而闻名。Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 呈现其绘图,使用现代 Web 浏览器来呈现具有高级交互性的新颖图形的优雅、简洁构造。...安装 要安装此类型,请在终端输入以下命令。 pip install bokeh 散点图 散点图中散景可以使用绘图模块的散射()方法被绘制。这里分别传递 x 和 y 坐标。...= figure(title = "Bokeh Bar Chart") # 读取数据库 data = pd.read_csv("tips.csv") # 绘制图形 graph.vbar(data[...下一节我们继续谈第四个库—— Plotly Python 进行数据可视化系列汇总 使用 Python 进行数据可视化之Matplotlib 使用 Python 进行数据可视化之Seaborn 使用 Python...进行数据可视化之Bokeh 使用 Python 进行数据可视化之Plotly

2.5K31

盘点12个Python数据可视化库,通吃任何领域

SeabornMatplotlib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。...Python交互式可视化库主要包括如下几个。 1 Bokeh Bokeh基于JavaScript实现交互式可视化,它是原生Python语法,它可以Web浏览器实现美观的视觉效果。...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。...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,但它提供了一些大多数库没有的图表,如等高线图、树状图和3D图表。...plotnine的优点为代码简洁,易学;绘制出的图流畅大方;不需要很多的代码就可以绘制出很不错的图。使用plotnine绘图之前,首先需要理解绘图的基本概念。

2.6K20

惊艳汇聚:Python可视化工具集

辛苦整理了一天,我们一睹Python可视化工具的精彩之处。 尝试使用Python可视化的同学,一定都了解matplotlib,它是python图形绘制的基础包,很多惊艳包都是从它而来。...五,Bokeh Bokeh 是一个用于创建交互式和可视化图表的 Python 库,特别适合在浏览器展示。它能够处理大型数据集或实时数据集,支持快速绘制,并且可以轻松地嵌入到HTML 页面。...九,pyecharts pyecharts 是一个基于 ECharts 的 Python 数据可视化库,它允许用户使用 Python 语言生成各种类型的交互式图表和数据可视化(借助浏览器渲染)。...十一,Basemap Basemap工具包是Matplotlib包的子包,一个用于Python绘制2D数据至地图的库,它提供了将坐标转化为25不同地图投影的功能,然后调用Matplotlib扩展包绘制轮廓...全称Scalable Vector Graphics -- 可缩放矢量图形。 十四,Vispy 是一个高性能的交互式 2D/3D 的交互式科学可视化库。

10710
领券