History API实现无刷新跳转", "http://pic.cnitblog.com/face/306530/20140307103012.png", "本篇和大家一起了解一下Windows 8.1 中磁贴的更新...，我们来看看如何利用它做出更好的应用磁贴。...首先我们从展现形式上来对比一下Windows 8 与 Windows 8.1 中的磁贴：Windows 8支持两种尺寸的磁贴，正方形磁贴（150 * 150 像素）和长方形磁贴（310 * 150 像"...在本文中，我们在ssh客户端提供的一些工具的基础上完成这一工具的开发，我们的开发平台是GNU/Linux。...; import android.widget.ListView; import android.widget.SimpleAdapter; import android.widget.SimpleAdapter.ViewBinder
——“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。...用Bokeh实现可视化 Bokeh提供了强大而灵活的功能，使其操作简单并高度定制化。...模块（Models）：一个低级接口（low-level interface），为应用程序开发人员提供最大的灵活性。 本文中，我们仅涉及前两个接口，图表（Charts）和绘图（Plotting）。...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...我将使用该数据来绘图。
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...用Bokeh实现可视化 Bokeh提供了强大而灵活的功能，使其操作简单并高度定制化。它为用户提供了多个可视化界面，如下图所示： ?...模块（Models）：一个低级接口（low-level interface），为应用程序开发人员提供最大的灵活性。 本文中，我们仅涉及前两个接口，图表（Charts）和绘图（Plotting）。...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...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。我将使用该数据来绘图。 在这里，我们将使用补丁绘图，让我们看看下面的命令： ? ?
—“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。...用Bokeh实现可视化 Bokeh提供了强大而灵活的功能，使其操作简单并高度定制化。...模块（Models）：一个低级接口（low-level interface），为应用程序开发人员提供最大的灵活性。 本文中，我们仅涉及前两个接口，图表（Charts）和绘图（Plotting）。...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...我将使用该数据来绘图。
虽然我不能分享这个项目背后的代码，但我可以通过一个使用公开数据构建完全交互式 Bokeh 应用程序的例子。 本文将介绍使用 Bokeh 创建应用程序的整个过程。...幸运的是，这些都是可以使用 Bokeh 在现有绘图之上添加的功能。直方图的初始开发可能似乎涉及一个简单的绘图，但现在我们看到使用像 Bokeh 这样强大的库的回报！...提醒一下，我们使用 Bokeh 中 quad 函数来制作直方图，因此我们需要提供该图形符号的左、右和顶部（底部将固定为0）参数。...03 在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 接下来将重点介绍 Bokeh 应用程序的结构，而不是绘图细节，但后续会提供所有内容的完整代码。...要自己运行完整的应用程序，首先请确保安装了Bokeh（使用 pip install bokeh）。 1.
虽然我不能分享这个项目背后的代码，但我可以通过一个使用公开数据构建完全交互式 Bokeh 应用程序的例子。 本文将介绍使用 Bokeh 创建应用程序的整个过程。...幸运的是，这些都是可以使用 Bokeh 在现有绘图之上添加的功能。 直方图的初始开发可能似乎涉及一个简单的绘图，但现在我们看到使用像 Bokeh 这样强大的库的回报！...提醒一下，我们使用 Bokeh 中 quad 函数来制作直方图，因此我们需要提供该图形符号的左、右和顶部（底部将固定为0）参数。...三、在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 接下来将重点介绍 Bokeh 应用程序的结构，而不是绘图细节，但后续会提供所有内容的完整代码。...要自己运行完整的应用程序，首先请确保安装了Bokeh（使用 pip install bokeh）。
使用Bokeh，我们可以将图表嵌入网络、制作实时仪表板和应用程序。Bokeh 为图表提供了自己的样式选项和小部件。这是使用 Flask 或 Django 在网站上嵌入Bokeh图的优势。...Bokeh模型 Bokeh图 Bokeh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 Bokeh图 Bokeh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。...output_file('abc.html') 使用Bokeh库主题 Bokeh主题有一组预定义的设计，可以将它们应用到您的绘图中。Bokeh 提供了五个内置主题。...圆圈是Bokeh提供的众多绘图样式之一，您可以使用三角形或更多。
它的优势在于能够创建交互式的网站图，它可以很容易地输出为JSON对象、HTML或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...5. pygal 与Bokeh和Plotly一样，pygal提供可以嵌入Web浏览器的交互式图。它的主要区别在于能够将图表输出为SVG格式。如果你使用较小的数据集，SVG格式的图像就可以了。...与Bokeh一样，Plotly的强项正在制作交互式图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图，树状图和3D图表。...灵活性：Chartify建立在Bokeh之上，如果需要更多的样式，可以随时使用Bokeh的API。 12....声明意味着只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。
它的优势在于能够创建交互式的网站图，它可以很容易地输出为JSON对象、HTML或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...5. pygal 与Bokeh和Plotly一样，pygal提供可以嵌入Web浏览器的交互式图。它的主要区别在于能够将图表输出为SVG格式。如果你使用较小的数据集，SVG格式的图像就可以了。...与Bokeh一样，Plotly的强项正在制作交互式图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图，树状图和3D图表。...灵活性：Chartify建立在Bokeh之上，如果需要更多的样式，可以随时使用Bokeh的API。 12....声明意味着只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。 ?
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。...每个都可以分别使用绘图界面的 hbar() 和 vbar() 函数创建。...提供了类似于 HTML 表单的 GUI 功能，如按钮、滑块、复选框等。...这些为绘图提供了一个交互界面，允许更改绘图参数、修改绘图数据等。让我们看看如何使用和添加一些常用的小部件。 按钮 这个小部件向绘图添加了一个简单的按钮小部件。
在这一系列文章中，我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图，来研究不同 Python 绘图库的特性。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。...需要你将数据封装在它提供的一些对象中，这样它就能给你提供交互功能。...你现在想看你的绘图： from bokeh.io import show show(p) 这将绘图写入一个 HTML 文件，并在默认的 Web 浏览器中打开它。...下面是结果： 借助 Bokeh 的 HTML 输出，将绘图嵌入到 Web 应用中时，你可以获得完整的交互体验。你可以在这里把这个例子复制为 Anvil 应用（注：Anvil 需要注册才能使用）。
Matplotlib Matplotlib是Python的数据可视化库和二维绘图库，它是Python社区中最流行，使用最广泛的绘图库。它带有跨多个平台的交互式环境。...它可以用于使用各种GUI工具箱(例如Tkinter，GTK +，wxPython，Qt等)将绘图嵌入到应用程序中。...Bokeh Bokeh是一个数据可视化库，它为详细的图形提供了跨各种数据集(无论大小)的高交互性。...数据可视化专家可以使用bokeh为现代Web浏览器创建各种交互式图，该bokeh可用于交互式Web应用程序，HTML文档或JSON对象。Bokeh具有3个级别可用于创建可视化。...Geoplotlib Geoplotlib为创建地图或使用地理数据提供支持，安装之前需要NumPy和pyglet，它可以使用许多不同类型的地图，例如点密度图，区域索引，符号图等。
Seaborn在Matplotlib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。...它的优势在于能够创建交互式的网站图，可以很容易地将数据输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...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。...与Bokeh和Plotly一样，pygal提供了可以嵌入Web浏览器的交互式视图。区别在于，它能够将图表输出为SVG格式。...它允许用户仅使用Python脚本就可将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此用户不必了解任何其他语言，如HTML、CSS或JavaScript。Gleam适用于任何Python数据可视化库。
Seaborn在Matplotlib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。...它的优势在于能够创建交互式的网站图，可以很容易地将数据输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...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。...声明意味着用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如，x轴、y轴、颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。...它允许用户仅使用Python脚本就可将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此用户不必了解任何其他语言，如HTML、CSS或JavaScript。Gleam适用于任何Python数据可视化库。
这样一来Windows 8.1 一共支持四种尺寸的磁贴，分别为小磁贴、中磁贴（原正方形磁贴）、宽磁贴（原长方形磁贴）和大磁贴。...如下图中IE和地图等属于小磁贴，阅读列表属于中磁贴，资讯属于宽磁贴，天气属于大磁贴。需要注意的是，小磁贴是不支持动态磁贴的。 ? 看完了展现形式，我们来看看怎样在应用中设置这四种磁贴呢？...这里我们用到的就是程序清单文件(Package.appxmanifest)。 ? 这里我们看到的是程序清单文件的可视化界面，可以直接的看到，应用允许我们提供四种尺寸的磁贴。...（Windows 8.1 中，应用安装后，磁贴不会出现在“开始”屏幕，默认磁贴大小的设置会在用户固定应用时生效） 我们可以指定哪几种磁贴显示应用名称，但是小磁贴是无法显示名称的（另外小磁贴不支持动态磁贴...如不支持宽磁贴，则默认大小不可选择为宽磁贴。2. 如想支持大磁贴，则必须支持宽磁贴。 我们分别按照每种磁贴的尺寸要求设置磁贴，然后来看看程序清单文件的变化： <?
pandas现在可以使用Plotly、Bokeh作为可视化的backend，直接实现交互性操作，无需再单独使用可视化包了。 下面我们一起看看如何使用。 1....下面使用Plotly backend探索一下数据集。 绘图方式与正常使用Pandas内置的绘图操作几乎相同，只是现在以丰富的Plotly显示可视化效果。 下面的代码绘制了数据集中两个要素之间的关系。...Bokeh backend Bokeh是另一个Python可视化包，也可提供丰富的交互式可视化效果。Bokeh还具有streaming API，可以为比如金融市场等流数据创建实时可视化。...jupyter_bokeh 下面我们使用Bokeh backend重新创建刚刚plotly实现的的散点图。...总结 在内置的Pandas绘图功能增加多个第三方可视化backend，大大增强了pandas用于数据可视化的功能，今后可能真的不需再去学习众多可视化操作了，使用pandas也可以一击入魂！
它的优势在于能够创建交互式的网站图，可以很容易地将数据输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...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。...它是一个高级的声明性图表库，提供了20多种图表类型，包含3D图表、统计图和SVG地图等。 4 pygal 与Bokeh和Plotly一样，pygal提供了可以嵌入Web浏览器的交互式视图。...在使用plotnine绘图之前，首先需要理解绘图的基本概念。 6 Altair Altair是一个专为Python编写，它可以让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。...它允许用户仅使用Python脚本就可将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此用户不必了解任何其他语言，如HTML、CSS或JavaScript。
Seaborn的高级绘图功能 Seaborn提供了一些高级绘图功能，如Pair Plots、Heatmaps等，可以更全面地了解数据之间的关系。...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。...高级主题：时间序列可视化和面向对象的绘图 时间序列可视化 在许多数据分析任务中，我们需要处理时间序列数据。Matplotlib和Seaborn提供了强大的工具来可视化时间序列。...Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly创建了相同的舆情分析可视化，其中Bokeh和Plotly提供了交互性操作，可以缩放、平移、悬停查看数值等。
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。...如果你自信已经安装好需要的依赖，如numpy等，那么可以在命令行使用pip来安装： pip install bokeh 为什么使用jupyter notebook作为绘图环境 本文代码都是在notebook...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...调用figure()函数 创建具有典型默认选项并易于自定义标题、工具和轴标签的图表 添加渲染器 上面使用的是line()线图函数，并且指定了数据源、线条样式、标签等，你也可以使用其他的绘图函数，如点图、
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