本文属于科学计算与可视化范畴，要点在于扩展库numpy、pylab、matplotlib的用法。...计算正弦函数值 s = np.sin(t) #计算余弦函数值 z = np.cos(t) pl.plot(t, s, label='正弦') pl.plot(t, z, label='余弦') #设置x标签...fontproperties='STKAITI', fontsize=24) #图形标题 pl.title('sin-cos函数图像', fontproperties='STKAITI', fontsize=32) #设置图例
Matplotlib是一个Python中常用的绘图库，用于创建各种类型的图表。在Matplotlib中，你可以使用titles（标题）、labels（标签）和legends（图例）来增强你的图表。...Axes是实际绘图区域，而Figure则是包含所有Axes、标题、标签等元素的容器。...默认情况下，它是一个标题，在最上面的子标题中间对齐，字体大小比普通的子标题大。 与轴标签类似，y轴和x轴也有替代标签。...当调用ax.legend()时，每个没有以下划线开头的标签且包含在轴对象中的艺术家都会生成一个轴图例条目。...像ax.scatter()和ax.plot()这样的绘图函数将label作为参数，默认情况下，这是创建图例时使用的标签。
tags (:class:`~bokeh.core.properties.Any` ) :图元标签。 alpha (float) : 一次性设置所有线条的透明度。...读者也可以使用multi_line()方法一次性绘制三条折线，然后再绘制折线上的数据点。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。...▲图4 代码示例④运行结果 代码示例④在代码示例③的基础上增加了图例的位置、显示或隐藏图形属性；通过点击图例，可实现图形的显示或隐藏，当折线数目较多或者颜色干扰阅读时，可以通过该方法实现对某一条折线数据的重点关注...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。...▲图8 代码示例⑧运行结果 代码示例⑧第22、23行通过line()方法绘制两条曲线，严格上讲这两条曲线并不是Bokeh时间序列的标准绘制方法。
') plt.ylabel('Y-axis') # 显示图例 plt.legend() # 显示图表 plt.show() 上述代码首先导入Matplotlib库，然后创建了一组简单的数据并使用...接着，添加了标题和坐标轴标签，并通过plt.legend显示图例。最后，通过plt.show显示图表。...定制化和进阶功能 Matplotlib的子图和定制化 Matplotlib允许你在同一图表上绘制多个子图，通过plt.subplot实现。...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。...() 在这个例子中，我们使用了面向对象的绘图方式，通过subplots创建了Figure和Axes对象，然后在Axes对象上绘制了两条折线。
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。...2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 2, 4, 5] # 在notbook中展示 output_notebook() # 创建一个带有标题和轴标签的新图表 p = figure(title...="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y') # 添加带有图例和线条粗细的线图渲染器 # p.line(x, y, legend...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、...柱状图等 显示或保存图表 show()函数用来自动打开生成的HTML文件，save()函数用来保存生成的html文件 如果想在一张图里绘制多个数据表，则可以重复上面第4步。
我们在买鞋的时候，鞋盒上都会贴有一张标签，上面一般是这双鞋的基本信息，比如颜色，尺码，材料，产地等等。接下来小编就使用条码标签软件制作这样一个标签。...一、打开软件，设置标签的尺寸，先用矩形工具画出一个大的矩形框，再使用直线工具做出表格。 01.png 二、点击设置数据源，导入数据库。...02.png 三、使用单行文字工具输入文本，并插入相对应的数据源字段。 03.png 四、输入两个条形码，调用数据库字段，其中一个条形码通过旋转功能将其调整为竖版。...04.png 这个鞋盒标签就做好了，其实鞋盒标签各式各样，有感兴趣的朋友可以平时多多留意我们身边的各种标签。
最后，我们使用 HoverTool 添加了一个悬停工具，当用户将鼠标悬停在数据点上时，会显示相应的数值和日期信息。最终，我们将绘图输出到 HTML 文件，并通过 show() 函数显示在浏览器中。...自定义样式和布局Bokeh允许用户对绘图的样式和布局进行高度定制。用户可以调整图形的颜色、线型、填充色等属性，以及标题、标签、图例等元素的样式和位置。...用户可以使用 Bokeh 提供的服务器功能，将数据可视化部署到 Web 服务器上，并实现与用户的实时交互。...自定义样式和布局Bokeh允许用户对绘图的样式和布局进行高度定制。用户可以调整图形的颜色、线型、填充色等属性，以及标题、标签、图例等元素的样式和位置。...用户可以使用 Bokeh 提供的服务器功能，将数据可视化部署到 Web 服务器上，并实现与用户的实时交互。
作者主页：海拥 作者简介：CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、蝉联C站周榜前十 上一篇文章我们介绍了 Seaborn，接下来让我们继续我们列表的第三个库。...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。...让我们看看可以添加的各种交互。 Interactive Legends click_policy 属性使图例具有交互性。 有两种类型的交互 隐藏：隐藏字形。..., this.toString())")) # 复选框和单选按钮的标签 L = ["First", "Second", "Third"] # 活动参数集默认检查选定的值 checkbox_group...this.toString()) """)) show(button) show(checkbox_group) show(radio_group) 输出: 注意: 所有这些按钮都将在新选项卡上打开
中文字符显示问题》 # 标题 df.plot.bar(title='标题',) 图例 通过参数legend可以设置图例，默认是显示图例的，可以不显示或者显示的图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar...(legend=False) # 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') 坐标轴文字 细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？...那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) 网格线 默认情况下图表是不显示网格线的，我们可以通过参数grid来设置其显隐 # 网格线 df.plot.bar...df.a.plot.bar() df.b.plot(color='r') 绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎，目前默认是matplotlib，还支持bokeh、plotly、Altair...# 绘图引擎 import pandas_bokeh pandas_bokeh.output_notebook() df.plot.bar(backend='pandas_bokeh') # 绘图引擎
编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 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—...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。 正如你所看到的，Bokeh捆绑了多种语言（Python, R, lua和Julia）。...同时，你也可以看到多个图表选项（图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等）和各种图表的范例。...() #创建一个新的含有标题和轴标签的窗口在线窗口 p = BoxPlot(data, width=400, height=400) # 显示结果 show(p) 图表范例-3：创建一个线图到Bokeh...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
图例 通过参数legend可以设置图例，默认是显示图例的，可以不显示或者显示的图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar(legend=False) ?...# 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') ? 坐标轴文字 细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？...那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) ?...绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎，目前默认是matplotlib，还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...# 绘图引擎 import pandas_bokeh pandas_bokeh.output_notebook() df.plot.bar(backend='pandas_bokeh') ?
RepeatMasker软件用于查找基因组上的重复序列，默认情况下，会将重复序列原有的碱基用N代替，从而达到标记重复序列的目的。...除此之外，也可以采用将重复序列转换为小写或者直接去除的方式，来标记重复序列。 该软件将输入的DNA序列与Dfam和Repbase数据库中已知的重复序列进行比对，从而识别输入序列中的重复序列。...在Sequence中输入或者上传FASTA格式的DNA序列；Search Engine选择比对软件，Speed/Sensitivity选择运行模式，不同模式的主要区别在于运行速度与敏感度的差异，DNA.../configure 需要注意的是，至少需要安装上述四种比对软件中的任意一种。...运行完成后，会生成多个文件，后缀为masked的文件为标记重复序列后的文件，后缀为.out的文件保存了重复序列区间信息。
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...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。 ?...同时，你也可以看到多个图表选项（图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等）和各种图表的范例。...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...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。 绘图范例-2：将两种视觉元素合并在一张图中 ? ? 绘图范例-3：为上图添加一个悬停工具和坐标轴标签 ? ?
导入库后，在DataFrames和Series上就新添加了一个绘图方法plot_bokeh()。...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...y 标签 logx / logy : 在 x/y 轴上设置对数刻度 xticks / yticks : 设置轴上的刻度 color：为绘图定义颜色 colormap：可用于指定要绘制的多种颜色 hovertool...：如果 True 悬停工具处于活动状态，否则如果为 False 则不绘制悬停工具 hovertool_string：如果指定，此字符串将用于悬停工具（@{column} 将替换为鼠标悬停在元素上的列的值...：True panning：启用/禁用平移，默认值：True fontsize_label/fontsize_ticks/fontsize_title/fontsize_legend：设置标签、刻度、标题或图例的字体大小
点击文末“阅读原文”填表入群 编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pydata.org 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...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。 正如你所看到的，Bokeh捆绑了多种语言（Python, R, lua和Julia）。...同时，你也可以看到多个图表选项（图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等）和各种图表的范例。...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-2：将两种视觉元素合并在一张图中 绘图范例-3：为上图添加一个悬停工具和坐标轴标签 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
引言--跨标签页通信是指在浏览器中的不同标签页之间进行数据传递和通信的过程。在传统的Web开发中，每个标签页都是相互独立的，无法直接共享数据。...然而，有时候我们需要在不同的标签页之间进行数据共享或者实现一些协同操作，这就需要使用跨标签页通信来实现。...通过创建一个广播频道，并在不同的标签页中监听该频道，可以实现跨标签页通信。...// 断开频道连接channel.close();Service WorkerService worker 本质上充当 Web 应用程序、浏览器与网络（可用时）之间的代理服务器。...LocalStorage window.onstorage 监听：通过在不同的标签页中监听LocalStorage的变化，可以实现跨标签页通信。
Seaborn或df.plot()时，你实际上是在利用Matplotlib编写的代码。...概念上类似于ggplot，它使用图形语法来构造图形，Bokeh有一个易于使用的界面，可以制作非常专业的图形和仪表板。...当制作漂亮的，像样的图形时，我非常倾向于Bokeh -很多美学工作已经为我们做了! 上面的蓝色图是上面要点的第17行上的一行代码。这两个直方图具有相同的值，但用途不同。...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。...下图显示了一些随机的趋势，使用了更多的自定义图例和不同的线条类型和颜色: 最后提一下，Bokeh也是一个制作交互式仪表板的好工具。
还包括新的多变量方法 ——因子分析、多元方差分析和方差分析中的重复测量。 可视化 5. Matplotlib（提交：25747，贡献者：725） Matplotlib是用于创建二维图表和图形的低级库。...此外，许多热门的绘图库都能与Matplotlib结合使用。 Matplotlib在颜色、尺寸、字体、图例等方面都有一定改进。外观方面包括坐标轴图例的自动对齐；色彩方面也做出改进，对色盲更加友好。 ?...Plotly不断增加新的图像和功能，对动画等方面也提供了支持。 8. 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....最新的改进包括修复安全漏洞，以及改进TensorFlow和GPU集成，比如能在一台机器上的多个GPU上运行评估器模型。 14.
Bokeh Bokeh 很美。从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...下图展示了一些随机趋势，其自定义程度更高：使用了图例和不同的颜色和线条。 ? Bokeh 还是制作交互式商业报表的绝佳工具。...我只创建了不带坐标标签的条形图，以及无法删掉线条的「散点图」。...表示不同 NBA 球队每分钟平均失误数的条形图。 ? 表示薪水和在 NBA 的打球时间之间关系的散点图 总体来说，开箱即用的美化工具看起来很好，但我多次尝试逐字复制文档和修改坐标轴标签时却失败了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
