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。...本文将介绍如何使用 Bokeh 库在 Python 中创建动态数据可视化，并提供代码示例以供参考。...然后，我们创建了一个包含 x 和 y 数据的 ColumnDataSource 对象，该对象将用于在 Bokeh 图表中更新数据。...运行代码保存上述代码到一个 Python 文件中（例如 dynamic_visualization.py），然后在终端中运行：bokeh serve dynamic_visualization.py然后...希望本文能够启发你对 Bokeh 库的探索和创造力，为数据可视化领域带来更多新的想法和实践。总结在本文中，我们探讨了如何利用 Bokeh 库在 Python 中创建动态数据可视化。
Bokeh 与外部数据源的集成在实际应用中，动态可视化经常需要与外部数据源集成，比如实时传感器数据、API数据流等。...在本节中，我们将深入探讨 Bokeh 与其他工具的对比，以帮助你更好地理解何时选择 Bokeh，以及如何将它与其他工具结合使用。...创建 Flask 应用在 app.py 中，我们将创建一个简单的 Flask 应用，并使用 Bokeh 生成实时更新的图表。...from flask import Flask, render_templatefrom bokeh.plotting import figurefrom bokeh.embed import componentsfrom...编写 HTML 模板在 templates/index.html 中，我们使用 Flask 提供的模板引擎渲染 Bokeh 图表：<!
简介 Plotly 是一个用于绘制交互式图表的工具库，基于 React 和 Flask，基本功能免费，可以在 Jupyter Notebook 上进行在线或者离线绘图，支持 Python、MATLAB...散点图 go.Scatter 此图用于说明 Python 2 和 3 在开发者们中的使用比例。...Jupyter Notebook（不是 Jupyter Lab，Jupyter Lab 对 plotly 的支持不太好）中绘图的，从 plotly 3.0.0 以来，你有两种方法来在 Jupyter Notebook..."> Distplot 图 ff.create_distplot 此图用于说明 Python 2 和 3 在开发者们中的使用比例，类似于 sns.distplot，是直方图和 KDE 的混合，用于展示一个单变量的分布...此外除了在 Jupyter Notebook 上绘图外，plotly 还有一个用于构建数据分析 Web 应用的 Python 框架：Dash，基于 Plotly.js、React 和 Flask，接下来我会在此基础上讲一下如何使用
时间序列法是一种定量预测方法，也称简单外延法，在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。 时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。...▲图3 代码示例②运行结果 代码示例②第11行在画布中预定义x轴的数据类型为datetime；第41、43行绘制两条时间序列曲线。...第31行采用JavaScript函数对y轴数据进行标准化处理，如果对JavaScript函数不熟悉，可以在Pandas中对原始数据进行预处理，然后直接进行调用。...from bokeh.document import Document from bokeh.embed import file_html from bokeh.models.glyphs import...关于作者：屈希峰，资深Python工程师，Bokeh领域的实践者和布道者，对Bokeh有深入的研究。擅长Flask、MongoDB、Sklearn等技术，实践经验丰富。
排列在工作表的列中的数据（第一列中列出x值，在相邻列中列出相应的y值和气泡大小的值）可以绘制在气泡图中。 ...气泡图与散点图相似，不同之处在于：气泡图允许在图表中额外加入一个表示大小的变量进行对比，而第四维度的数据则可以通过不同的颜色来表示（甚至在渐变中使用阴影来表示)。 ...在气泡地图中，x和y分别代表一个地理位置的经纬坐标。在不要求定位非常精确的情况下，气泡地图可以将数据的相对集中度完美地体现在地理背景中。 ...代码示例② 1# 复杂气泡图，完整代码 2import pandas as pd 3from bokeh.embed import file_html 4from bokeh.io...关于作者：屈希峰，资深Python工程师，Bokeh领域的实践者和布道者，对Bokeh有深入的研究。擅长Flask、MongoDB、Sklearn等技术，实践经验丰富。
在前端显示一个柱状图 柱状图的主体是在Django中完成的 前端效果 ? Part 2：前端代码 ? bokeh--> bokeh/js/bokeh-1.3.4.min.js'%}" type="text/javascript"> bokeh/js/bokeh-widgets-1.3.4.min.js'%}" type="text/javascript">在head内新增一段代码{{ script |safe }} 在body内新增一段代码{{ graph |safe }},注意放置的位置 Part 4：后端代码 ?...import figure, output_file, show from bokeh.resources import CDN from bokeh.embed import components
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...图表范例-2：在Notebook文档中，利用箱线图比较IRIS数据集中的萼片长度（sepal length）和花瓣长度（petal length）的分布情况 要创建这个可视化图表，我首先要使用Sklearn...然后，按照上述步骤在ipythonNotebook文档中进行图表可视化。 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。...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...图表可视化 为了更好地理解这些步骤，让我举例演示： 绘图范例-1：在Notebook文档中创建二维散点图（正方形标记） 同样，你可以创建各种其它类型的图：如线、角和圆弧、椭圆、图像、补丁以及许多其它的图
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...图表范例-2：在Notebook文档中，利用箱线图比较IRIS数据集中的萼片长度（sepal length）和花瓣长度（petal length）的分布情况 要创建这个可视化图表，我首先要使用Sklearn...然后，按照上述步骤在ipythonNotebook文档中进行图表可视化。 ? ? 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。...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...图表可视化 为了更好地理解这些步骤，让我举例演示： 绘图范例-1：在Notebook文档中创建二维散点图（正方形标记） ? ?
在这篇博文中，我向大家揭示 7 个 Python 类库，其中不包括像 Django，Flask 等已广为熟知的库，这些类库在 2017 年可能值得 Python 开发者参考。...该库可以在桌面，服务器或移动设备中通过单个 API 使用运行在 GPU 和 CPUs 上的数据流图能力。...另外，Peewee 一直以来都适用于 Flask web 框架。...Sanik 使得开发者能够在 Python 中编写异步应用，在这种方式下非常类似于 Node.js。...你也可以到它的 开源库中 做出贡献。 6、Bokeh 你可能知道 Python 在数据可视化方面的一些类库，比如 matplotlib 和 seaborn。
在这篇博文中，我向大家揭示 这7 个 Python 类库，其中不包括像 Django，Flask 等已广为熟知的库，这些类库在 2017 年受到了众多开发者的关注，值得 Python 开发者参考和关注。...该库可以在桌面，服务器或移动设备中通过单个 API 使用运行在 GPU 和 CPUs 上的数据流图能力。...点击这里学习如何在 Peewee 中创建一个数据库 #5 Sanic + uvloop Sanic 是一个与 Flask 类似，基于 uvloop 的 web 框架，它能让 Python 更快速。...Sanik 使得开发者能够在 Python 中编写异步应用，在这种方式下非常类似于 Node.js。...你也可以到它的 开源库中 做出贡献。 # 6 Bokeh 你可能知道 Python 在数据可视化方面的一些类库，比如 matplotlib 和 seaborn。
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...图表范例-2：在Notebook文档中，利用箱线图比较IRIS数据集中的萼片长度（sepal length）和花瓣长度（petal length）的分布情况 要创建这个可视化图表，我首先要使用Sklearn...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。...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...5.图表可视化 为了更好地理解这些步骤，让我举例演示： 绘图范例-1：在Notebook文档中创建二维散点图（正方形标记） from bokeh.plotting import figure, output_notebook
数据操作：Plotly 可以与 pandas 等数据处理库无缝集成，使得数据操作和可视化可以在同一环境中完成。跨浏览器兼容：Plotly 的图表在大多数现代浏览器中都能良好工作，无需任何插件。...以下是 Bokeh 的一些核心特性：交互性：Bokeh 提供了丰富的交互性选项，使用户能够在图表上进行缩放、平移、选择数据点等操作。...可分享：绘图可以嵌入到支持 Flask 或 Django 的 web 应用程序的输出中。它们也可以在 Jupyter 笔记本中呈现。...Bokeh 允许用户创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、热图等，而且这些图表都可以在 Web 浏览器中交互式地操作。...与 Web 框架集成：Pygal 可以与 Flask 或 Django 等 Web 框架集成，方便在 Web 应用中显示图表。
一文中带大家了解了柱状图，今天我们再来讲讲直方图。 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） ?...在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，这样的统计图称为频数分布直方图。...▲图2-58 直方图 通过直方图还可以观察和估计哪些数据比较集中，异常或者孤立的数据分布在何处。 首先，了解如下几个基本概念。...组数：在统计数据时，我们把数据按照不同的范围分成几个组，分成的组的个数称为组数。 组距：每一组两个端点的差。 频数：分组内数据元的数量除以组距。 02 实例 直方图代码示例如下所示。...关于作者：屈希峰，资深Python工程师，Bokeh领域的实践者和布道者，对Bokeh有深入的研究。擅长Flask、MongoDB、Sklearn等技术，实践经验丰富。
▲图1 散点数据的相关性 在Python体系中，可使用Scipy、Statsmodels或Sklearn等对离散点进行回归分析，归纳现有数据并进行预测分析。...▲图2 散点数据拟合（线性） 但是在分析过程中需要注意，变量之间的相关性并不等同于确定的因果关系，仍需要考虑其他影响因素。 02 实例 散点图代码示例如下所示。...`可以在Jupyter notebook中通过`import bokeh.core.properties.NumberSpec `导入该属性，然后再查看其详细的使用说明。...中的画布可通过多种布局方式进行显示； 通过配置参数BoxSelectTool，在图中用鼠标选择数据，采用不同方式进行交互。...中的画布可通过多种布局方式进行显示：通过配置视图参数，在视图中进行交互可视化。
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。...中的Bokeh用例 我们将要处理的数据是我们当中最著名的数据集，可以在 kaggle上找到该数据集。...到目前为止，我们已经看到了Bokeh中的所有基本图表，现在看看如何在Bokeh中使用布局。这将帮助我们创建仪表板或应用程序。因此，我们可以将特定用例的所有信息集中在一个地方。...Bokeh库的布局功能 Layout 函数将让我们构建一个由绘图和小部件组成的网格。我们可以在一个布局中拥有尽可能多的行和列或网格。...在Bokeh中设置布局的主要逻辑是我们希望如何设置图表。创建一个如下图所示的设计。
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。...▲图2 代码示例②运行结果 代码示例②第3行使用multi_line()方法，实现一次性绘制两条折线，同时，在参数中定义不同折线的颜色。...同样，既可以在函数中预定义图例，也可以用Lengend方法单独进行定义，在后会对图例进行详细说明。...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。...关于作者：屈希峰，资深Python工程师，Bokeh领域的实践者和布道者，对Bokeh有深入的研究。擅长Flask、MongoDB、Sklearn等技术，实践经验丰富。
它允许免费高效地提取数据，并将其存储在首选格式中以备后用。...在 Anaconda和Python中已预安装Numpy，但以防需要，下面是安装代码： $ pip install numpy ?...《使用Bokeh的交互式数据可视化（在Python中）》传送门： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/interactive-data-visualization-library-python-bokeh...事实上，scikit-learn建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。它是开放源码的，每个人都可以访问，并且可以在各种环境中重用。...pip install lime 《在机器学习模型中建立信任（在Python中使用LIME）》传送门： https://www.analyticsvidhya.com/blog
第9-14行中的Bokeh代码创建了一个优雅的、专业的响应计数直方图，具有合理的字体大小、y标记和格式。我编写的大部分代码用于标记坐标轴和标题，以及给条形图添加颜色和边框。...在一个探索性的设置中，与pandas一起写一行来查看数据要方便得多，但是Bokeh的美学是相当出色的。...Bokeh提供的所有便利都可以在Matplotlib中进行定制，包括x轴标签的角度、背景线、y轴扩展、字体大小/斜体/粗体等。...一些值得注意的缺点有: 它需要一个API密钥和注册，而不仅仅是一个pip安装它 绘制的数据/布局对象是独特的图片，并不直观 图片布局对我不起作用(40行代码什么都没有!)...Add()符号将数据添加到图形中 我在Pygal中遇到的主要问题是如何渲染图形。我必须使用他们的render_to_file选项，然后在web浏览器中打开该文件，看看我构建了什么。
Seaborn中的可视化技术示例 用Bokeh或Plot.ly实现交互式可视化 虽然seaborn能够产生美丽的可视化图形，但它们都是静态的。...为此，我介绍了可视化库Bokeh和Plot.ly，利用它们可以轻松实现交互式数据可视化。...使用plot.ly创建的可视化示例 图片来源：PolicyViz Bokeh中的交互式可视化 图片来源：Christine Doig 可视化树，图和网络 在讨论分层数据可视化的技术时，我很高兴地展示树状图可视化技术...Bokeh的示例非常少，而Plot.ly Dash对惯于在Python中创建可视化的用户来说则非常重要。...Plot.ly Dash是基于Flask，Plotly.js和React.js构建的，同时增加了创建同步多视点可视化的障碍。
▲Seaborn中的可视化技术示例 03 用Bokeh或Plot.ly实现交互式可视化 虽然seaborn能够产生美丽的可视化图形，但它们都是静态的。...为此，我介绍了可视化库Bokeh和Plot.ly，利用它们可以轻松实现交互式数据可视化。...▲Bokeh中的交互式可视化，图片来源：Christine Doig 04 可视化树，图和网络 在讨论分层数据可视化的技术时，我很高兴地展示树状图可视化技术，并将其与节点链接图进行了比较。...Bokeh的示例非常少，而Plot.ly Dash对惯于在Python中创建可视化的用户来说则非常重要。...Plot.ly Dash是基于Flask，Plotly.js和React.js构建的，同时增加了创建同步多视点可视化的障碍。
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