Python 模块 概念 python中的模块是什么？简而言之，在python中，一个文件（以“.py”为后缀名的文件）就叫做一个模块，每一个模块在python里都被看做是一个独立的文件。...模块可以被项目中的其他模块、一些脚本甚至是交互式的解析器所使用，它可以被其他程序引用，从而使用该模块里的函数等功能，使用Python中的标准库也是采用这种方法。...注意：自定义模块的命名一定不能和系统内置的模块重名了，否则将不能再导入系统的内置模块了。...在另一台服务器上想部署相同的包，只需运行： $ pip install -r requirements.txt 总结 到此这篇关于导出python安装的所有模块名称和版本号到文件中的文章就介绍到这了,更多相关...python 模块名称版本号导出内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
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....它适用于所有数据类型并生成图表作为SVG，可以缩放它们而不会丢失图像质量。由于这个库相对较新，一些文档仍在进行中。你可以制作非常基本的图表 - 但这是就是您想要的。 11....所有绘图功能都使用一致的整齐的数据格式。 智能默认样式：创建一个漂亮的图表，只需要很少的自定义变量。 简单的API：使API尽可能直观且易于学习。
你可以通过SVGs的形式导出图表，并且把它们加载到带有嵌入标记的网页中，或在HTML中直接插入代码。像mpld3一样，pygal适合更小型的数据库。 ◆ ◆ ◆Bokeh ?...交叉过滤器示例 Bokeh受到《The Grammar of Graphics》中概述的概念启发。 你可以把各个组件逐个叠加在一起来创建最终的图表——例如，你可以以坐标轴为起点，添加点、线、标签等。...图表可以输出为JSON对象、HTML文件或者交互式网络应用。Bokeh在允许用户在浏览器中操作数据方面做得尤为突出，用户可以通过滑动和下拉菜单进行筛选。...当使用Boken后端时，你可以结合滑块和Bokeh的工具探索图形，例如对它进行缩放和平移。...所有的Plotly图表包含工具提示，一旦利用Plotly的JavaScript API把图表嵌入后，你就可以在其顶部设置自定义控件（如滑块和筛选）。
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能与NumPy，Pandas，Blaze等大部分数组或表格式的数据结构完美结合。...它拥有在别的库中很难找到的几种图表类型，如等值线图，树形图和三维图表等，图标类型也十分丰富，申请了API密钥后，可以一键将统计图形同步到云端。...geoplotlib是python的一个用于地理数据可视化和绘制地图的工具箱，并提供了一个原始数据和所有可视化之间的基本接口，支持在纯python中开发硬件加速的交互式可视化，并提供点映射、内核密度估计...图像成品非常基础，适用于所有的数据类型，针对探索性图表进行了优化，产生与比例无关的SVG图，这样在你调整图像大小的时候就不会损失图像质量 安装 方法一： pip install leather
比如说Seaborn可以一行代码设置图表的配色风格，什么统计风、商务风、学术风，都给你搭配的妥妥的，还有像置信区间这种专业领域的图表也集成到函数中。...Altair Altair也是Python中一个主打统计分析的可视化库，它和Seaborn不同的是，语法会更加简洁，让你在可视化的过程中去分析梳理数据。...Altair基于Vega-Lite语法规则，将可视化描述为从数据到图形标记（例如，圆圈、矩形或折线）和属性（例如，颜色、大小、形状或透明度）的编码映射过程，使用Json格式规范图表外观，使用起来非常简单...Bokeh Bokeh主打web交互式可视化，图表不再是冷冰冰的图片，而是可以随意去调整的可视化交互工具，比如创建看板、应用、网页，都可以轻松实现，你也可以在jupyter notebook上去展示Bokeh...Bokeh有很多的交互工具，比如缩放、平移、框选、悬停、重置、编辑、图像导出等等，使用起来非常方便。
前言 大家好，今天让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库，以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下，使用哪个库以及每个库的独特功能。...Matplotlib的图表由两个主要部分组成，即轴（界定图表区域的线）和图形（我们在其中绘制轴，标题和来自轴区域的东西），现在让我们创建最简单的图： import matplotlib.pyplot as...这对于比较图表或通过单个图像轻松共享几种图表类型的数据非常有用。...Bokeh Bokeh是一个库，可用于生成交互式图形。我们可以将它们导出到HTML文档中，并与具有Web浏览器的任何人共享。...对于项目的高级阶段，我们可以在主库（Matplotlib，Seaborn，Bokeh，Altair）的图库中搜索我们喜欢并适合该项目的图形。
让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下使用哪个库以及每个库的独特功能。...Matplotlib的图表由两个主要部分组成，即轴（界定图表区域的线）和图形（我们在其中绘制轴，标题和来自轴区域的东西），现在让我们创建最简单的图： import matplotlib.pyplot as...这对于比较图表或通过单个图像轻松共享几种图表类型的数据非常有用。...Bokeh Bokeh是一个库，可用于生成交互式图形。我们可以将它们导出到HTML文档中，并与具有Web浏览器的任何人共享。...对于项目的高级阶段，我们可以在主库（Matplotlib，Seaborn，Bokeh，Altair）的图库中搜索我们喜欢并适合该项目的图形。
05 Bokeh ? Bokeh基于JavaScript实现交互式可视化，它是原生Python语法，它可以在Web浏览器中实现美观的视觉效果。...Plotly是一个数据可视化的在线平台，与Bokeh一样，Plotly的强项在于制作交互式视图，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。...Plotly生成的所有图表实际上都是由JavaScript产生的，无论是在浏览器还是在Jupyter中，所有的可视化、交互都是基于plotly.js的，它是一个高级的声明性图表库，提供了20多种图表类型...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。...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。
1 Bokeh Bokeh基于JavaScript实现交互式可视化，它是原生Python语法，它可以在Web浏览器中实现美观的视觉效果。...3 Plotly Plotly是一个数据可视化的在线平台，与Bokeh一样，Plotly的强项在于制作交互式视图，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。...Plotly生成的所有图表实际上都是由JavaScript产生的，无论是在浏览器还是在Jupyter中，所有的可视化、交互都是基于plotly.js的，它是一个高级的声明性图表库，提供了20多种图表类型...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。区别在于，它能够将图表输出为SVG格式。...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。
最近类似于这种动态条形图看起来非常酷炫，在朋友圈和某音等平台非常火，以下是我总结的用于绘制动态条形图的简单易用的工具： 1.1 Flourish Flourish是一个在线数据可视化网站，可以快速地把表格数据转换为各种各样好看的图表...除此之外，Power BI这款商业分析工具还可以制作出更多漂亮的图表，协作并共享自定义仪表板和交互式报表等。 ?...它的动态条形图提供了各种图表设置，可以让我们轻松地制作出符合自己要求的动态条形图，并且可以把制作好的图形直接导出为GIF、MP4格式。 ? ?...2.1 Bokeh Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。...，欢迎在留言区进行留言，数据室会尽可能多的在“数答”这个版块中对大家提出的问题进行回答~
ggplot2, 同时利用了源于 《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念。...Boken也支持数据流和实时数据。Bokeh为不同的用户提供了三种控制水平。 最高的控制水平用于快速制图，主要用于制作常用图像， 例如柱状图，盒状图，直方图。...pygal 跟 Bokeh 和 Plotly 一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。...由于所有的图表都被封装成了方法，而且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。...Plotly 跟 Bokeh 一样致力于交互图表的制作，但是它提供在别的库中很难找到的几种图表类型，比如等值线图，树形图和三维图表。
ggplot2, 同时利用了源于 《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念。...Boken也支持数据流和实时数据。Bokeh为不同的用户提供了三种控制水平。 最高的控制水平用于快速制图，主要用于制作常用图像， 例如柱状图，盒状图，直方图。...) pygal 跟 Bokeh 和 Plotly 一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。...由于所有的图表都被封装成了方法，而且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。...Plotly 跟 Bokeh 一样致力于交互图表的制作，但是它提供在别的库中很难找到的几种图表类型，比如等值线图，树形图和三维图表。
Bokeh可以像D3.js那样创建简洁漂亮的交互式可视化效果，即使是非常大型的或是流数据集也可以进行高效互动。Bokeh可以帮助所有人快速方便地创建互动式的图表、控制面板以及数据应用程序。...程序 Bokeh可以转换写在其它库（如matplotlib， seaborn和ggplot）中的可视化 Bokeh能灵活地将交互式应用、布局和不同样式选择用于可视化 Bokeh面临的挑战： 与任何即将到来的开源库一样...在上面的图表中，你可以看到顶部的工具选项（缩放、调整大小、重置、旋转缩放），这些工具可以帮助你与图表进行互动。...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...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 ? ?
Bokeh可以像D3.js那样创建简洁漂亮的交互式可视化效果，即使是非常大型的或是流数据集也可以进行高效互动。Bokeh可以帮助所有人快速方便地创建互动式的图表、控制面板以及数据应用程序。...程序 Bokeh可以转换写在其它库（如matplotlib, seaborn和ggplot）中的可视化 Bokeh能灵活地将交互式应用、布局和不同样式选择用于可视化 Bokeh面临的挑战： 与任何即将到来的开源库一样...可视化图表 为了更好地理解这些步骤，让我用下面的例子来演示一下： 图表范例-1：使用Bokeh创建一个柱状图并在Web浏览器上显示 我们将遵循上述列出的步骤来创建一个图表： 在上面的图表中，你可以看到顶部的工具选项...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...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
制作图表和视觉效果是更好的选择，而不是研究表格和值，因为人们喜欢视觉效果而不是无聊的文本或值。 所以，制作清晰、优雅、富有洞察力的图表，读者可以轻松理解，始终将观众视为非技术人员。...棒棒糖图表 将获胜的前 10 名用户的图表可视化。我在所有用户 ID 中添加了一个用户字符串。数据框看起来像这样。...，我们将从图表中删除 x 轴和 y 轴网格线。...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。
把它们放在一起 我们的互动图表的所有元素都已到位。 我们有三个必要的函数： make_dataset， make_plot和 update 来根据控件和小部件本身改变绘图。...所有这些工作的最终结果如下： ? 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。...该视频显示了我们可以使用 Bokeh 制作的图表范围，从直方图和密度图，到我们可以按列排序的数据表，再到完全交互式地图。...通常，为了管理所有代码，我发现最好将每个选项卡的代码保存在单独的 Python 脚本中，并从单个主脚本中调用它们。 以下是我用于 Bokeh 应用程序的文件结构，该文件结构改编自官方文档。...运行 Bokeh 服务器 在制作绘图所需的所有设置和代码编写完成之后，在本地运行 Bokeh 服务器非常简单。
把它们放在一起 我们的互动图表的所有元素都已到位。 我们有三个必要的函数： make_dataset， make_plot和 update 来根据控件和小部件本身改变绘图。...该视频显示了我们可以使用 Bokeh 制作的图表范围，从直方图和密度图，到我们可以按列排序的数据表，再到完全交互式地图。...在任何项目中，很容易被代码带走，很快就会丢失在一堆半完成的脚本和不合适的数据文件中，因此我们希望事先为我们所有的代码和数据创建一个结构。...通常，为了管理所有代码，我发现最好将每个选项卡的代码保存在单独的 Python 脚本中，并从单个主脚本中调用它们。 以下是我用于 Bokeh 应用程序的文件结构，该文件结构改编自官方文档。...运行 Bokeh 服务器 在制作绘图所需的所有设置和代码编写完成之后，在本地运行 Bokeh 服务器非常简单。
Bokeh 库介绍 Bokeh 是用于现代 Web 浏览器的交互式可视化库。它为我们提供了通用常见的可视化图表，外观优雅，简洁。并且能在流数据集上提供高性能的交互式图表。...可能还有很多同学接触过其他可视化库，比如 Matplotlib、Seaborn、PyEcharts、plotly，他们之间各有各的优势和特点。虽然我们是要更新 Bokeh 系列文章，但是和其他的不同。...Bokeh 库安装 可以使用conda或者pip安装 conda install boken # 自动安装依赖库和例子 pip install bokeh # 需要保证自己的环境里已经有 numpy 依赖库...low-level: bokeh.models，主要提供给开发者； high-level: bokeh.plotting，主要围绕构建可视图像元素。...Bokeh 在 jupyter notebook 中运行 生成独立的 HTML 文档： output_file 在Jupyter / Zeppelin笔记本单元格中内联显示Bokeh可视化 output_notebook
Bokeh可以像D3.js那样创建简洁漂亮的交互式可视化效果，即使是非常大型的或是流数据集也可以进行高效互动。Bokeh可以帮助所有人快速方便地创建互动式的图表、控制面板以及数据应用程序。...和django程序 Bokeh可以转换写在其它库（如matplotlib, seaborn和ggplot）中的可视化 ·Bokeh能灵活地将交互式应用、布局和不同样式选择用于可视化 综合Bokeh的优点及其面临的挑战...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...在这里，你可以综合各种视觉元素（点、圆、线、补丁和许多其它元素）和工具（悬停、缩放、保存、重置和其它工具）来创建可视化。 使用Bokeh的Plotting接口创建的图表自带一组默认的工具和视觉效果。...：如线、角和圆弧、椭圆、图像、补丁以及许多其它的图。
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