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。...'total_bill'], top=data['tip']) # 展示模型 show(graph) 输出: 交互式数据可视化 Bokeh 的主要功能之一是为绘图添加交互性。...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。...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
通过观察散点图数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。...`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。...代码示例③再次对前面提到的鸢尾花的数据集进行分析，图5中x轴为花瓣长度，y轴为花瓣宽度，据此可以将该散点数据聚类为3类。同时，该段代码展示了常规图形的绘制流程，含x、y轴的标签。...上述代码包含数据预处理、自定义绘图属性、数据标记、交互式显示等较为复杂的操作，不作为本文重点；读者仅需要知道通过哪些代码可以实现哪些可视化的效果即可。...本文通过5个代码示例展示了散点图的绘制技巧，绘制难度也逐渐增大，与此同时，展现的效果也越来越好。读者在学习过程中可以多思考，在这个示例中哪些数据需要交互式展示，采用哪种展示方式更好。
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。...首先，我们将介绍 Bokeh 的基础内容， 我们将使用 nycflights13 数据集，该数据集记录了 2013年超过 300,000 个航班。...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。 每次，我们创建窗口小部件，编写更新函数以更改绘图上显示的数据，并使用事件处理程序将更新功能链接到窗口小部件。...我们甚至可以通过重写函数来从多个元素中使用相同的更新函数，以从小部件中提取需要的值。...根据经验，在探索数据集时，人们喜欢自己探索，我们可以允许他们通过各种控制选择和筛选数据。 现在我们已经了解了我们的目标，让我们来看看如何创建一个 Bokeh 应用程序。
交互式可视化库 数据可视化可以是静态的也可以是交互的，交互式的数据可视化是指人们使用计算机和移动设备深入图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据。...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。...，Missingno通过使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性，而不是通过大篇幅的表格。...它可以根据热力图或树状图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。
处理缺失的数据是一件让人痛苦的事，Missingno通过使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性，而不是通过大篇幅的表格。它可以根据热力图或树状图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。...交互式可视化库 数据可视化可以是静态的也可以是交互的，交互式的数据可视化是指人们使用计算机和移动设备深入图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据。...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。...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 ?...如果用户使用较小的数据集，则输出位SVG格式的图像就可以了，但是如果用户制作的图表包含数十万个数据点，那么它们就会很难被渲染并变得反应迟钝。
本文转自公众号『Python数据之道』 本文通过一个项目案例，详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程，内容循序渐进且具有很高的实用性。...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。...首先，我们将介绍 Bokeh 的基础内容， 我们将使用 nycflights13 数据集，该数据集记录了 2013年超过 300,000 个航班。...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。 每次，我们创建窗口小部件，编写更新函数以更改绘图上显示的数据，并使用事件处理程序将更新功能链接到窗口小部件。...根据经验，在探索数据集时，人们喜欢自己探索，我们可以允许他们通过各种控制选择和筛选数据。 现在我们已经了解了我们的目标，让我们来看看如何创建一个 Bokeh 应用程序。
，Missingno通过使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性，而不是通过大篇幅的表格。...它可以根据热力图或树状图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。...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。...如果用户使用较小的数据集，则输出位SVG格式的图像就可以了，但是如果用户制作的图表包含数十万个数据点，那么它们就会很难被渲染并变得反应迟钝。
一共22个Python绘图包： Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装...，使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性可视化...ipychart - Jupyter Notebook中使用Chart.js mayai - 用Python进行交互式科学数据可视化和3D绘图 matplotlib - 二维绘图库 missingno...- 提供灵活的数据可视化工具集，允许基于matplotlib快速直观地总结数据集的完整性 plotly - 基于plotly.js的交互式网络可视化 PyQtGraph - 交互式实时2D/3D/图像打印和科学.../工程小部件。
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)。 ...气泡图通常用于比较和展示不同类别圆点（这里我们称为气泡）之间的关系，通过气泡的位置以及面积大小。从整体上看，气泡图可用于分析数据之间的相关性。 ...但需要注意的是，气泡图的数据大小容量有限，气泡太多会使图表难以阅读。但是可以通过增加一些交互行为弥补：隐藏一些信息，当鼠标点击或者悬浮时显示，或者添加一个选项用于重组或者过滤分组类别。 ...如果年份数据足够多，则可以使用while循环回调加载不同年份的数据，其展示效果就是一幅类似于Gif效果的动图。 ...延伸阅读《Python数据可视化》 长按上方二维码了解及购买 转载请联系微信：DoctorData 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
作者：小韩 总结了10个不同领域的 Python 数据可视化库，有常用的，也有比较小众的。 1. matplotlib matplotlib是Python数据可视化库的OG。...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。...missingno 允许你使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性，而不是通过大篇幅的表格。你可以根据热图或树形图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。 10.
在数据科学领域我们经常会使用 Jupyter Notebook（一个用于创建和共享计算文档的开源 Web 应用程序）来进行数据操作和交互式数据探索，这个工具非常棒的地方在于，它还支持非常多的拓展功能。...ShowMeAI 的文章图解 Python 编程 | 安装与环境配置 Voilà：将 Jupyter Notebook 变成独立的 Web 应用程序Voilà 是一个非常有用的 Jupyter 扩展，它将使用交互式小部件呈现实时...图片RISE：将 Jupyter Notebooks 变成幻灯片图片 Bokeh：浏览器中的交互式数据可视化Bokeh是一个适用于现代 Web 浏览器的Jupyter Notebook交互式可视化库。...它可以在大型或流式数据集上实现高性能交互，并提供优雅、简洁的多功能图形呈现。借助于Bokeh我们可以快速简单地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序。...：浏览器中的交互式数据可视化：https://github.com/bokeh/bokeh nbgrader：构建作业与评分的Jupyter拓展：https://github.com/jupyter/nbgrader
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。...bokeh.models import CheckboxGroup, CustomJS # 数据 x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 100) # 画布 p =...▲图10 代码示例⑩运行结果 代码示例⑩增加了Bokeh控件复选框，第12、13、14行使用line()方法绘制3条曲线；第16行定义复选框，并在18行定义回调函数，通过该回调函数控制3条曲线的可视状态...代码示例⑪ from bokeh.models import TapTool, CustomJS, ColumnDataSource # 数据 t = np.linspace(0, 0.1, 100...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?
Pandas包含许多用于分组、过滤和组合数据的内置方法，以及时间序列功能。 Pandas库已推出多个新版本，其中包括数百个新功能、增强功能、bug修复和API改进。...Bokeh（提交：16983，贡献者：294） Bokeh库使用JavaScript小部件，在浏览器中创建交互式和可缩放的可视化。...Bokeh提供了多种图形集合、样式，并通过链接图、添加小部件和定义回调等形式增强互动性。 Bokeh在交互式功能的进行了改进，比如旋转分类标签、小型缩放工具和自定义工具提示字段的增强。 ? 9....改进包括交叉验证、使用多个指标，近邻取样和逻辑回归等训练方法也有小的改进。主要更新还包括完善常用术语和API元素的术语表，这能帮助用户熟悉Scikit-learn中的术语和规则。 11....TensorFlow能够用于多个数据集的人工神经网络。TensorFlow的主要应用包括对象识别、语音识别等等。 新版本中加入了新的功能。
HvPlot 可以与 Pandas、xarray 等数据处理库无缝集成，并且支持 Bokeh、Matplotlib 等多种绘图后端，允许用户根据需要制作静态或交互式图表。...示例 3：交互式探索 HvPlot 支持通过交互式小部件来探索数据，例如选择不同的变量来绘图： # 创建一些分类数据 df = pd.DataFrame({ 'variable': np.random.choice...示例 4：交互式探索 当然，HvPlot 不仅适用于基础绘图，还可以创建更高级和复杂的可视化，如动态交叉筛选、地理数据可视化以及使用数据流的实时数据可视化。...下面是一个使用 HvPlot 进行动态交叉筛选的示例： 我们将使用汽车数据集，展示如何利用 HvPlot 进行动态交叉筛选。...Bokeh库中的汽车数据集。
来源：网络 对于弦图，有以下特点： 用不同颜色区分不同的对象（点） 圆上的两点之间的弦表示之间存在关系 弦的宽度表示关系程度，关系越明显则弦宽越宽 因为不同对象颜色不同，可以通过两点之间弦的颜色区分是对象...弦图绘制 HoloViews是一个开源的Python库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端。...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。...王者 18 4 小天 王者 17 用于绘制弦的数据已经有了： 弦的方向就是姓名->variable 弦的宽度就是value 接下来，我们搞定 圆上的对象（点） node = pd.DataFrame...4 小天 5 王者 6 曙光 7 吃鸡 8 原神 9 金铲铲 10 扎金花 最终，对象节点数据如下： nodes = hv.Dataset(node, '节点',) 搞定这些，我们就可以进行绘制了
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。...数据通过数据转换映射到使用组的视觉属性(位置、颜色、大小、形状、面板等)。...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。...可以在二维和三维空间中显示标量、向量和张量数据。可通过自定义源、模块和数据过滤器轻松扩展。
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。...missingno 允许你使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性，而不是通过大篇幅的表格。你可以根据热图或树形图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。 10....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.
Diagram),下面小编就详细介绍一下和弦图以及使用该包绘制和弦图的步骤，内容包括： 和弦图(Chord Diagram)简介 和弦图(Chord Diagram)mpl-chord-diagram...chord_diagram函数中use_gradient=True即可绘制渐变色填充和同一和弦图边颜色，结果如下： Example02 Of mpl_chord_diagram 样例二：这里再举一个多变量的数据集...加入高亮、数据标签等功能，可以让读者更容易进行阅读图表、进行自由探索。Python语言中，可使用Plotly和Bokeh库实现交互式和弦图绘制，下面为两个包绘制示例。...样例一：Plotly 库交互式和弦图绘制 Example of Plotly make 具体交互样式可查看：Plotly 交互式和弦图样例[2] 样例二：Bokeh库交互式和弦图绘制 Example...of Plotly make 具体交互样式可查看：Bokeh交互式和弦图样例[3] 总结 今天这边推文小编介绍了绘制静态和弦图的绘图工具-mpl-chord-diagram，基于Matplotlib绘制
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