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教你轻松玩转 Bokeh 可视化

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。 Bokeh 专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化python库。 Bokeh接口 Charts:高层接口,以简单的方式绘制复杂的统计图- Plotting:中层接口,用于组装图形元素- Models:底层接口,为开发者提供最大灵活性首先bokeh图举例如下: 个人认为绘图的基本框架可以为 包 #导入图表绘制、图表展示模块 from bokeh.plotting import figure,show #导入notebook绘图模块 from bokeh.io import output_notebook 使用bokeh作图时,可以直接提供数据,也可以使用ColumnDataSource提供数据。 import ColumnDataSource from bokeh.palettes import Spectral6 from bokeh.transform import factor_cmap

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简易 bokeh 图像散景效果算法实现

bokeh百度百科的解释 摄影镜头光圈大小和拍摄距离决定了拍摄时的景深,相对于焦点位置,焦点前与焦点后的被拍摄物体会显得模糊,这个模糊区域被称为焦外。 (0) : (255)) #endif void bokeh(unsigned char *Input, unsigned char *Output, int Width, int Height,

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    用Python进行美丽而轻松的绘图— Pandas + Bokeh

    这是一个名为的库Pandas-Bokeh,该库直接使用Pandas并使用Bokeh渲染数据。语法非常简单,我相信您可以立即开始使用它! 条形图示例 让我使用一个示例来演示该库。 pip install pandas_bokeh 安装后,我们需要导入numpy,pandas当然还有pandas_bokeh库。 我将在后面解释为什么我们需要这样做,这是因为pandas_bokeh支持其他输出位置。 pandas_bokeh.output_notebook() ? 好的。我们现在可以绘制数据框。 当前,pandas_bokeh支持以下图表类型:线,点,步,散点图,条形图,直方图,面积,饼图等。 请注意,这里我使用df.plot_bokeh.line(...)等价于df.plot_bokeh(kind='line', ...)。

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    可视化-bokeh-01-初识

    系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 bokeh:0.12.7 本系列介绍可视化库 bokeh,目标是在网站上使用 今天按照官网材料,初步认识一下 Part 1:背景 ? 目前在用django在做网站开发,图表显示是一个比较常见的需求,现在基本是在用echarts,还是挺好用的 之所以想整bokeh 一是学点新东西; 另外echarts这块还是用js来写(也有pyecharts ,没有仔细研究过),相比js,还是Python比较熟悉,所以就想在后端实现,找了找,bokeh还不错 bokeh官网 ? from bokeh.plotting import figure, output_file, show # prepare some data x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8

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    可视化-bokeh-02-Django中部署

    --引入bokeh--> <script src="{% static '<em>bokeh</em>/js/<em>bokeh</em>-1.3.4.min.js'%}" type="text/javascript"></script > <script src="{% static '<em>bokeh</em>/js/<em>bokeh</em>-widgets-1.3.4.min.js'%}" type="text/javascript"></script > <script src="{% static '<em>bokeh</em>/js/<em>bokeh</em>-tables-1.3.4.min.js'%}" type="text/javascript"></script> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="{% static '<em>bokeh</em>/css/<em>bokeh</em>-1.2.0.min.css' %}"> import figure, output_file, show from bokeh.resources import CDN from bokeh.embed import components

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    Bokeh可视化笔记——x轴设为日期

    Bokeh是一个很好用的可视化工具库,画出来的图还是不错滴。比如想画历史上所有合约的螺纹-热卷价差。 整体质感还是不错的,比matplot好看,而且可以放大缩小,可以点击标签来选择是否显示。 这一点,需要bokeh改进一下。 在bokeh中,我们需要在设置绘图画布的时候,制定x轴类型为“datetime” p = figure(x_axis_type="datetime", tools="pan,box_zoom

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    使用Jupyter Notebook+bokeh绘图入门完整步骤

    Bokeh是一款基于浏览器的交互式绘图工具,在IPython Notebook中具有非常好的表现。 然后在单元格内编写下面的代码: from bokeh.plotting import figure, output_file, show from random import randrange # 生成测试数据 把代码改为: from bokeh.plotting import figure, output_file, show from random import randrange x = list(range 把代码改为: from bokeh.plotting import figure, output_file, show from random import randrange x = list(range

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    干货 | Bokeh交互式数据可视化快速入门

    Bokeh简介 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。 安装 在python中有多种安装Bokeh的方法,这里建议最简单的方法是使用Anaconda Python发行版,然后在命令行下输入以下命令: conda install bokeh 这里会安装Bokeh 开始绘图 Bokeh是一个大型库,具有非常多的功能,这里不细讲具体函数方法,只通过一些案例来展示Bokeh的使用流程和可视化界面。 一般来说,我们使用bokeh.plotting模块绘图有以下几个步骤: 准备数据 例子中数据容器为列表,你也可以用numpy array、pandas series数据形式 告诉Bokeh在哪生成输出图表 能够做到: import numpy as np from bokeh.layouts import gridplot from bokeh.plotting import figure, output_file

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    Python如何使用bokeh包和geojson数据绘制地图

    最近要绘制伦敦区地图,查阅了很多资料后最终选择使用bokeh包以及伦敦区的geojson数据绘制。 bokeh是基于python的绘图工具,可以绘制各种类型的图表,支持geojson数据的读取及绘制地图。 安装bokeh $ pip install bokeh 软件版本 python-3.7.7bokeh-2.0.0 数据来源 伦敦地图数据来源于Highmaps地图数据集。 绘制英国地图 from bokeh.plotting import curdoc, figure from bokeh.models import GeoJSONDataSource # 读入英国地图数据并传给 from bokeh.plotting import curdoc, figure from bokeh.models import GeoJSONDataSource import json # 用

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    Pandas,你还记得大明湖畔的bokeh吗?

    Pandas与pandas_bokeh 可是一对好基友。 不信,你看,直接秀恩爱了: import pandas as pd import pandas_bokeh #读取数据 df = pd.read_excel('goods.xlsx') ? Pandas读取数据完毕,将数据集放在df中,接下来pandas_bokeh上场。 pandas_bokeh.output_notebook() df.plot_bokeh(kind='bar', x ='name', y =['sales','profit'], Pandas负责处理数据,pandas_bokeh负责貌美如花;就是这么默契,就是这么优秀。

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    基于Bokeh库,手把手教你制作子弹图和瀑布图!

    首先,让我们进行导入并使 Bokeh 的输出显示在我们的笔记本中: from bokeh.io import show, output_notebook from bokeh.palettes import PuBu4 from bokeh.plotting import figure from bokeh.models import Label output_notebook() 子弹图 在这个例子中 amount'].sum() 结果如下: 最终的瀑布代码将要求我们为每个段定义几个附加属性,包括: 起始位置; 条形颜色; 标签位置; 标签文字; 通过将其添加到单个数据框中,我们可以使用 Bokeh 创建实际绘图是相当标准的 Bokeh 代码,因为数据框具有我们需要的所有值。 0, net+40000), plot_width=800, title = "Sales Waterfall") 通过将 ColumnDataSource 定义为我们的数据框,Bokeh

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    干货 | Bokeh交互式数据可视化快速入门

    Bokeh简介 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。 ? 安装 在python中有多种安装Bokeh的方法,这里建议最简单的方法是使用Anaconda Python发行版,然后在命令行下输入以下命令: conda install bokeh 这里会安装Bokeh 开始绘图 Bokeh是一个大型库,具有非常多的功能,这里不细讲具体函数方法,只通过一些案例来展示Bokeh的使用流程和可视化界面。 一般来说,我们使用bokeh.plotting模块绘图有以下几个步骤: 准备数据 例子中数据容器为列表,你也可以用numpy array、pandas series数据形式 告诉Bokeh在哪生成输出图表 总结 上述几个示例简单展示了Bokeh绘图方法,希望起到一个抛砖引玉的作用,让大家了解到Bokeh的强大之处,去探索更多的用法。

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    使用bokeh-scala进行数据可视化

    目录 前言 bokeh简介及胡扯 bokeh-scala基本代码 我的封装 总结 一、前言        最近在使用spark集群以及geotrellis框架(相关文章见http://www.cnblogs.com 二、bokeh简介及胡扯        bokeh是一个python下的大数据可视化框架Github地址。 image.png image.png image.png 三、bokeh-scala基本代码        先来介绍如何使用bokeh-scala生成一个简单的图表。 io.continuum.bokeh. html.view() } } 2、test.scala package geotrellis.bokeh import io.continuum.bokeh._ import io.continuum.bokeh.Tools

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    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。 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。 例子: # 导入模块 from bokeh.plotting import figure, output_file, show from bokeh.palettes import magma import 例子: from bokeh.io import show from bokeh.models import Button, CheckboxGroup, RadioGroup, CustomJS button 示例: from bokeh.io import show from bokeh.models import CustomJS, Slider slider = Slider(start=1, end

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    交互式数据可视化,在Python中用Bokeh实现

    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Bokeh如何将数据展示到一个Web浏览器上的流程。 ? 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,如HTML,Notebook文档和服务器的输出 我们也可以将Bokeh可视化嵌入flask和django 与D3.js相比,Bokeh的可视化选项相对较少。因此,短期内Bokeh无法挑战D3.js的霸主地位。 综合Bokeh的优点及其面临的挑战,Bokeh是当前用于快速开发原型产品的理想工具。 图表范例-3:创建一个线图到Bokeh服务器 在绘制可视化图表到Bokeh服务器之前,你首先需要运行服务器。 如果你使用的是conda包,你可以在任何目录下使用运行命令“bokeh-server”。

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    Python Bokeh 库进行数据可视化实用指南

    我们给出一个有助于Bokeh可视化的快速指南。 数据科学生命周期 什么是BokehBokeh 是 Python 中的交互式可视化库。 使用Bokeh,我们可以轻松地将大数据可视化并以吸引人的优雅方式创建不同的图表。 在哪使用Bokeh图 有很多可视化库,为什么我们只需要使用Bokeh? 我们可以使用 Bokeh 库在网页上嵌入图表。 Bokeh模型 BokehBokeh应用 Bokeh服务器 Bokeh模型 Bokeh模型提供低级接口,为应用程序开发人员提供高端灵活性 BokehBokeh绘图提供了一个用于创建视觉符号的高级界面 Bokeh绘图是 Bokeh.models 模块的子类。它包含图形类的定义;图形类是最简单的绘图创建。 Bokeh应用程序 Bokeh应用程序包,用于创建Bokeh文件;是一家轻量级工厂。 pandas-Bokeh 导入Bokeh库 为Bokeh库导入必要的包。

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    使用 Bokeh 为你的 Python 绘图添加交互性

    这次我重点介绍的是 Bokeh(读作 “BOE-kay”)。 Bokeh 中的绘图比其它一些绘图库要复杂一些,但付出的额外努力是有回报的。 Bokeh 的设计既允许你在 Web 上创建自己的交互式绘图,又能让你详细控制交互性如何工作。我将通过给我在这个系列中一直使用的多条形图添加工具提示来展示这一点。 这正是 Bokeh 处理的方式。 from bokeh.plotting import figure from bokeh.models import FactorRange p = figure(x_range 回归简单:Altair Bokeh 是四大最流行的绘图库之一,本系列将研究它们各自的特别之处。 我也在研究几个因其有趣的方法而脱颖而出的库。

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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 中进行分布式下的空间数据可视化(见geotrellis使用(十五)使用Bokeh进行栅格数据可视化统计),但是之前介绍的只是简单的线、圆圈等可视化方式,本文位大家介绍几种高级的可视化图表。 二、几种高级可视化图表        整体上与第一篇Bokeh-scala文章中介绍的方式相同,主要是完善了BokehHelper类,我已经将所有代码放在Github中(见https://github.com 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中也很容易实现,代码如下: new GMapPlot().x_range(xdr).y_range(ydr).tools 2.5交互式信息提示        如果在鼠标移动到某个图元的时候能够动态的提示相应的信息,这样会带来很好的客户体验,在Bokeh中实现起来也很容易,只需要添加一个HoverTool的工具即可,实现代码如下

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