数据框交互绘图:下拉菜单选择要显示的列(Bokeh)

数据框交互绘图是一种通过下拉菜单选择要显示的列来进行数据可视化的方法。这种方法使用了Bokeh库，它是一个Python的交互式可视化库，专门用于创建漂亮且功能丰富的Web可视化应用程序。

数据框交互绘图的优势在于它可以让用户根据自己的需求选择要显示的列，从而灵活地探索和分析数据。通过下拉菜单选择要显示的列，用户可以快速切换和比较不同的数据维度，从而更好地理解数据之间的关系和趋势。

数据框交互绘图的应用场景非常广泛。它可以用于数据分析、数据可视化、数据探索、报告生成等领域。无论是在科学研究、商业分析还是决策支持中，数据框交互绘图都可以帮助用户更好地理解和传达数据。

腾讯云提供了一系列与数据框交互绘图相关的产品和服务。其中，腾讯云的数据分析与可视化平台DataV可以帮助用户轻松实现数据框交互绘图的功能。DataV是一款基于Web的大屏可视化设计与开发工具，提供了丰富的可视化组件和交互功能，用户可以通过简单的拖拽和配置操作，快速创建交互式的数据可视化应用。

更多关于DataV的信息和产品介绍，请访问腾讯云官方网站：DataV产品介绍

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fig = px.histogram(data, x='total_bill', color='sex') # 显示 plot fig.show() 输出： image.png 添加交互就像 Bokeh...一样，plotly 也提供了各种交互。...让我们讨论其中的几个。创建下拉菜单：下拉菜单是菜单按钮的一部分，始终显示在屏幕上。每个菜单按钮都与一个菜单小部件相关联，该小部件可以在单击该菜单按钮时显示该菜单按钮的选项。...它允许在指定的最小和最大范围之间选择一个值或一个值范围。范围选择器是一种用于选择要在图表中显示的范围的工具。它提供了用于在图表中选择预配置范围的按钮。...（即 Matplotlib、Seaborn、Bokeh 和 Plotly）绘制了tips 数据集。

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第二类交互称为主动交互，因为它会更改绘图上显示的实际数据。这可以是从选择数据子集（例如特定航空公司）到改变多项式回归拟合自由度的任何事情。...对于 Bokeh 小部件（widgets）交互，有三个主要功能要实现： make_dataset(): 按特定格式整理要显示的特定数据 make_plot(): 使用指定的数据绘图 update():...根据用户选择更新绘图整理数据在制作绘图之前，需要设计将要显示的数据。...创建交互的小部件一旦我们在 Bokeh 中创建基本图形，通过窗口小部件添加交互相对简单。我们想要的第一个小部件是一个选择框，允许读者选择要显示的航空公司。...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。

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五个创建交互式图表的Python库

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利用 Bokeh 在 Python 中创建动态数据可视化

Bokeh 是一个用于创建交互式和动态数据可视化的强大工具，它可以帮助你在 Python 中展示数据的变化趋势、模式和关联性。..."# 显示图表curdoc().add_root(p)在这个示例中，我们在原有的动态数据可视化基础上添加了一个交互式按钮。...添加更多数据可视化元素和交互式控件Bokeh 不仅支持基本的图形元素，还支持添加更多高级的数据可视化元素和交互式控件，使得可视化效果更加丰富和生动。..."在这个示例中，我们在原有的动态数据可视化基础上添加了一个下拉菜单控件，用于选择数据点的颜色。...接着，我们进一步定制了动态可视化，添加了更多的元素和控件，如散点图和下拉菜单，以实现更丰富的交互体验。

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◆ ◆ ◆ 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。...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。...你只需输入数据框（data frames）、numpy数组或字典就可以生成这些图。让我们来看看创建一个图表的通用方法： 1. 导入库和函数/方法 2. 准备数据 3....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...= "X-axis" p.yaxis.axis_label = "Y-axis" # 显示结果 show(p) 绘图范例-4：使用纬度和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和经度的多边形数据

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使用Plotly创建交互性图表 Plotly是一个强大的交互性绘图库，可以与Matplotlib和Seaborn无缝集成。...Bokeh的交互性绘图 Bokeh是另一个强大的交互性绘图库，支持大规模数据集的交互式可视化。...通过autofmt_xdate可以自动调整日期标签的格式，确保它们在图上显示得更加美观。面向对象的绘图 Matplotlib支持两种不同的绘图接口：MATLAB风格的plt接口和面向对象的接口。...交互性和动态可视化在一些场景中，静态图表无法完全满足需求，需要使用交互性和动态可视化来更好地与数据进行互动。使用Bokeh创建动态可视化 Bokeh是一个强大的交互式可视化库，支持创建动态可视化。...交互性和动态可视化：介绍了Bokeh和Plotly这两个强大的交互性可视化库，展示了如何创建动态可视化和交互性图表，以更灵活地与数据进行互动。

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Python可视化库

数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息，直观、形象地显示海量的数据和信息，并进行交互处理。...Bokeh提供了一个强大的平台，通过结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高维可视化，非常适合于数据的交互式探索。...由此产生的数据可以在用户界面中呈现，这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果，且只需很少的代码。数据源是一个DataFrame，它由不同数据类型的列组成。...它提供风格优雅、简洁的D3.js的图形化样式，并将此功能扩展到高性能交互的数据集，数据流上。使用Bokeh可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等。...Python库，快速、可伸缩、且易于使用，是一个高性能的交互式2D / 3D数据可视化库，利用了现代图形处理单元(gpu)的计算能力，通过OpenGL库来显示非常大的数据集。

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15款好用到爆炸的 Jupyter Lab 插件

当然在此之前，你需要设置显示插件栏，因为默认插件栏不显示。 ? 默认无插件栏点击菜单栏Settings下拉框中的Advanced Settings Editor选项，会出现一个设置页面。 ?...设置接着，点击Extension Manager，并且在右边的空白框里填上{'enabled':true}，并且按右上角的保存按钮。 ?...6. bokeh 该插件可以在Lab中展示bokeh可视化效果。 https://github.com/bokeh/jupyter_bokeh ?...8. drawio 该插件可以在Lab中启用drawio绘图工具，drawio是一款非常棒的流程图工具。...小结 Jupyter Lab还有很多强大的拓展插件，这里也没办法一一列举。感兴趣的去github找找，提供一个项目供参考。

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交互式数据可视化,在Python中用Bokeh实现

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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。...折线图交互元素含有以下几种：可平移或缩放单击图例可以显示或隐藏折线悬停显示对应点数据信息先看一个简单案例： import numpy as np np.random.seed(42) df...( figsize=(800, 450), # 图的宽度和高度 y="苹果", # y的值，这里选择的是df数据中的苹果列 title="苹果", # 标题 xlabel...（上图中我们绘制的是2017年的数据），则无需对y赋值，结果会嵌套显示在一个图中： df_pie.plot_bokeh.pie( x="Partei", colormap=["blue"...(layout) 替代仪表板布局以上就是本次全部内容，通过这部分的学习，我们发现Pandas除了结合matplotlib常规绘图外，还可以通过bokeh绘图后端快速绘制可交互的图表，用起来非常方便

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默认无插件栏点击菜单栏Settings下拉框中的Advanced Settings Editor选项，会出现一个设置页面。...设置接着，点击Extension Manager，并且在右边的空白框里填上{'enabled':true}，并且按右上角的保存按钮。...https://github.com/bokeh/jupyter_bokeh 7. matplotlib 该插件可以在Lab中启用matplotlib可视化交互功能。...https://github.com/matplotlib/jupyter-matplotlib 8. drawio 该插件可以在Lab中启用drawio绘图工具，drawio是一款非常棒的流程图工具...https://github.com/quigleyj97/jupyterlab-spreadsheet 小结 Jupyter Lab还有很多强大的拓展插件，这里也没办法一一列举。

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作者：屈希峰，资深Python工程师，知乎多个专栏作者来源：大数据DT（ID：hzdashuju） ? 01 概述折线图（Line）是将排列在工作表的列或行中的数据进行绘制后形成的线状图形。...折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。...如果使用Pandas Dataframe，则可以同时绘制不同列的数据。multi_line()方法的参数说明如下。...这种通过图例、工具条、控件实现数据人机交互的可视化方式，正是Bokeh得以在GitHub火热的原因，建议在工作实践中予以借鉴。...推荐语：从图形绘制、数据动态展示、Web交互等维度全面讲解Bokeh功能和使用，不含复杂数据处理和算法，深入浅出，适合零基础入门，包含大量案例。有话要说?

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