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Python中常用数据可视化库：Bokeh和Altair

Bokeh适用于需要复杂交互的场景，而Altair则更适合于快速创建漂亮的可视化图表。...from bokeh.models import ColumnDataSource, HoverTool: 从 Bokeh 库中导入用于处理数据源和悬停工具的相关类。...添加悬停工具： 使用 add_tools() 方法向绘图对象添加悬停工具，指定了悬停时显示的信息，包括产品名称、销售量和收入。...设置图表属性： 使用一系列属性设置函数设置图表的外观属性，如去除 x 轴的网格线、设置 y 轴起始值、设置 y 轴标签等。 显示图表： 使用 show() 函数显示绘图对象。...通过这些步骤，代码创建了一个包含销售数据的条形图，并通过悬停工具提供了额外的交互信息。

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干货：可视化项目实战经验分享，轻松玩转Bokeh（建议收藏）

一个有用的检查器是当用户将鼠标悬停在数据点上时出现的提示工具，在 Bokeh 中称为 HoverTool 。 ?...由于每个航空公司的航班数量差异很大，我们可以按比例显示延迟，而不是原始计数。 也就是说，图上的高度表示的是，在相应的 bin 区间，特定航空公司中该航班相对应于所有航班的延迟比例。...为了制作选择工具，我们导入 CheckboxGroup 类并使用两个参数来创建一个实例： labels 是想要在每个框旁边显示的值和 active：初始选择的值。...Bokeh 复选框中的标签必须是字符串，而活动值是整数。 这意味着在图形中 'AirTran Airways Corporation' 对应数字 0 ，'Alaska Airlines Inc.'...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。

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    使用 Bokeh 实现动态数据可视化：从基础到高级应用

    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。...添加交互性工具除了悬停工具之外，Bokeh还提供了许多其他交互性工具，如缩放、平移、选择、放大镜等。用户可以根据需要添加这些工具，以增强用户与数据可视化的交互性。...在回调函数中，我们根据滑动条的值生成新的数据，并更新数据源。最后，我们将滑动条、按钮和绘图对象添加到一个垂直布局中，并将布局添加到文档中。...通过这个交互式应用程序，用户可以通过调整滑动条的值来改变数据的范围，然后点击按钮更新图表，从而实现动态数据可视化。...添加交互性工具除了悬停工具之外，Bokeh还提供了许多其他交互性工具，如缩放、平移、选择、放大镜等。用户可以根据需要添加这些工具，以增强用户与数据可视化的交互性。

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    干货推荐 | 掌握这几点，轻松玩转 Bokeh 可视化 （项目实战经验分享）

    一个有用的检查器是当用户将鼠标悬停在数据点上时出现的提示工具，在 Bokeh 中称为 HoverTool 。 ?...由于每个航空公司的航班数量差异很大，我们可以按比例显示延迟，而不是原始计数。 也就是说，图上的高度表示的是，在相应的 bin 区间，特定航空公司中该航班相对应于所有航班的延迟比例。...为了制作选择工具，我们导入 CheckboxGroup 类并使用两个参数来创建一个实例： labels 是想要在每个框旁边显示的值和 active：初始选择的值。...Bokeh 复选框中的标签必须是字符串，而活动值是整数。 这意味着在图形中 'AirTran Airways Corporation' 对应数字 0 ，'Alaska Airlines Inc.'...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。

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    Python数据可视化大全：Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly实战指南

    如何使用Python进行数据可视化：Matplotlib和Seaborn指南 数据可视化是数据科学和分析中不可或缺的一部分，而Python中的Matplotlib和Seaborn库为用户提供了强大的工具来创建各种可视化图表...使用Matplotlib和Seaborn，你可以通过其他库或工具来实现交互性，如Plotly、Bokeh等。...以下是一个简单的Bokeh例子： from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.models import ColumnDataSource #...cursor(hover=True) # 显示图例 plt.legend() # 显示图表 plt.show() 在这个例子中，使用了mplcursors库来添加悬停信息，通过悬停鼠标可以查看数据点的具体数值...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。

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    掌握这几点，轻松玩转 Bokeh 可视化 （项目实战经验分享）

    一个有用的检查器是当用户将鼠标悬停在数据点上时出现的提示工具，在 Bokeh 中称为 HoverTool 。 ?...由于每个航空公司的航班数量差异很大，我们可以按比例显示延迟，而不是原始计数。 也就是说，图上的高度表示的是，在相应的 bin 区间，特定航空公司中该航班相对应于所有航班的延迟比例。...为了制作选择工具，我们导入 CheckboxGroup 类并使用两个参数来创建一个实例： labels 是想要在每个框旁边显示的值和 active：初始选择的值。...Bokeh 复选框中的标签必须是字符串，而活动值是整数。 这意味着在图形中 'AirTran Airways Corporation' 对应数字 0 ，'Alaska Airlines Inc.'...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。

    2.2K30

    什么是折线图？怎样用Python绘制？怎么用？终于有人讲明白了

    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。...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。...# 数据 mass_spec = defaultdict(list) #defaultdict类的初始化函数接受一个list类型作为参数，当所访问的键不存在时，可以实例化一个值作为默认值...hover_opts = dict( tooltips=[('MZ', '@MZ_tip'), ('Rel Intensity', '@Intensity_tip')], # 鼠标悬停在曲线上动态显示数据...▲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。

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    你知道怎么用Pandas绘制带交互的可视化图表吗？

    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...，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） toolbar_location：... Apple Stock Price: @{苹果}""", # 悬停工具显示形式...也可以传递一个整数，例如normed=100将导致带有百分比 y 轴的直方图（直方图值的总和 = 100），默认值：False cumulative：如果为 True，则显示累积直方图，默认值：False...show_average：如果为 True，则还显示直方图的平均值，默认值：False p_hist = df_hist.plot_bokeh.hist( y=["a", "b"],

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    Python Bokeh 库进行数据可视化实用指南

    使用工具或库来帮助我们完成讲故事的流程很重要。 数据可视化是预测建模中最基本、最重要的步骤之一。人们通常从数据可视化开始以获得更多见解，并尝试通过探索性数据分析 (EDA) 来理解数据。...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。...figure from Bokeh.plotting import figure 我们需要以下命令来显示图表。...pandas_bokeh.output_file（文件名） Hovertool 用于在我们使用鼠标指针悬停在数据上时显示值， ColumnDataSource 是 DataFrame 的 Bokeh...ColumnDataSource 列的名称 source – ColumnDataSource 列的名称，该列包含我们为 x 轴和 y 轴引用的数据 要在单独的 HTML 文件中显示输出图表，请运行以下命令

    5.6K50

    使用 Bokeh 为你的 Python 绘图添加交互性

    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。我将通过给我在这个系列中一直使用的多条形图添加工具提示来展示这一点。...from bokeh.models import ColumnDataSource source = ColumnDataSource(data={'x': x, 'y': y}) 然后构造一个...tooltips=[ ('Seats', '@y'), ('(Year, Party)', '(@x)') ]) p.add_tools(h) 参数定义了哪些数据会显示在工具提示上...变量 @y 和 @x 是指你传入 ColumnDataSource 的变量。你还可以使用一些其他的值。例如，光标在图上的位置由 $x 和 $y 给出（与 @x 和 @y 没有关系）。...回归简单：Altair Bokeh 是四大最流行的绘图库之一，本系列将研究它们各自的特别之处。 我也在研究几个因其有趣的方法而脱颖而出的库。

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    如何使用Bokeh实现大规模数据可视化的最佳实践

    接着，我们创建了一个绘图对象，并绘制了一条折线图，最后将图表输出到 HTML 文件中并显示出来。...充分利用工具栏: Bokeh 提供了丰富的工具栏功能，如缩放、平移、选择等，可以让用户更灵活地与数据进行交互。...当滑动条的值发生变化时，回调函数会更新图表数据，并实时更新图表的可视化效果。通过这种方式，用户可以通过调整滑动条来改变图表中的振幅，从而动态地观察到数据的变化。...进一步探索除了上述示例之外，Bokeh 还提供了许多其他功能和工具，如散点图、柱状图、地图可视化等。...要运行这个应用程序，只需将以上代码保存为 app.py 文件，并在命令行中执行以下命令：bokeh serve --show app.py现在，你可以在浏览器中打开应用程序，并观察到图表的数据会随时间变化而更新

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    柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别？怎样用Python绘制？

    当使用者需要在同一个轴上显示各个分类下不同的分组时，需要用到分组柱状图。 跟柱状图类似，使用柱子的高度来映射和对比数据值。...堆叠柱状图的一个缺点是当柱子上的堆叠太多时会导致数据很难区分对比，同时很难对比不同分类下相同维度的数据，因为它们不是按照同一基准线对齐的。 图2-37是显示2015—2017年间不同水果的累计数量。...瀑布图 瀑布图是由麦肯锡顾问公司所独创的图表类型，因为形似瀑布流水而称之为瀑布图(Waterfall Plot)。此种图表采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系。...▲图2-42 代码示例2-29运行结果 代码示例2-29第6行采用vbar()方法展示集中可视化开源工具在GitHub上的Stars数，可以看出Bokeh已经超过了Matplotlib。...代码示例 2-32 from bokeh.models import ColumnDataSource from bokeh.palettes import Spectral6 from bokeh.transform

    3.4K10

    什么是气泡图？怎样用Python绘制？有什么用？终于有人讲明白了

    其可用于展示三个变量之间的关系，和散点图一样，绘制时将一个变量放在横轴，另一个变量放在纵轴，而第三个变量则用气泡的大小来表示。  ...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。  ...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。  ...0.5)    97# 添加图层    98circle_renderer = plot.add_glyph(renderer_source, circle_glyph)    99# 添加hover工具...▲图3 代码示例②运行结果  代码示例②第92行采用models接口进行气泡绘制，并使用滑块控件进行不同年份数据的回调，拖动图中的滑动块可以动态显示不同年份的数据；鼠标悬停在气泡上可以查看是哪个国家的数据

    1.9K40

    利用 Bokeh 在 Python 中创建动态数据可视化

    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。...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。...from bokeh.plotting import figure, curdocfrom bokeh.models import ColumnDataSource, Buttonfrom random...希望本文能帮助你进一步探索 Bokeh 库的强大功能，为数据可视化工作增添更多乐趣和灵活性。添加动画效果和定制控件Bokeh 提供了丰富的工具和选项，使得动态数据可视化可以更加生动和交互。...from bokeh.plotting import figure, curdocfrom bokeh.models import ColumnDataSource, Button, Sliderfrom

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    利用Bokeh进行Python中交互式与实时数据可视化的探索

    而 Bokeh 是其中一个非常适合创建交互式和动态可视化的库。...我们以一个简单的例子展示如何使用回调函数处理用户点击图表的事件，并在图表上动态显示用户点击的位置。...每次点击，图表都会动态更新，显示新的点。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。...深入探讨：Bokeh 与其他可视化工具的对比在选择可视化工具时，了解它们各自的优缺点以及适用场景非常重要。...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。

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    干货 | 柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别？怎样用Python绘制？（附代码）

    其主要用于数据统计与分析，早期主要用于数学统计学科中，用柱状图表示数码相机的曝光值，到现代使用已经比较广泛，比如现代的电子产品和一些软件的分析测试，如电脑、数码相机的显示器和Photoshop上都能看到相应的柱状图...当使用者需要在同一个轴上显示各个分类下不同的分组时，需要用到分组柱状图。 跟柱状图类似，使用柱子的高度来映射和对比数据值。...堆叠柱状图的一个缺点是当柱子上的堆叠太多时会导致数据很难区分对比，同时很难对比不同分类下相同维度的数据，因为它们不是按照同一基准线对齐的。 图2-37是显示2015—2017年间不同水果的累计数量。...瀑布图 瀑布图是由麦肯锡顾问公司所独创的图表类型，因为形似瀑布流水而称之为瀑布图(Waterfall Plot)。此种图表采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系。...▲图2-42 代码示例2-29运行结果 代码示例2-29第6行采用vbar()方法展示集中可视化开源工具在GitHub上的Stars数，可以看出Bokeh已经超过了Matplotlib。

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    柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别？怎样用Python绘制？（附代码）

    其主要用于数据统计与分析，早期主要用于数学统计学科中，用柱状图表示数码相机的曝光值，到现代使用已经比较广泛，比如现代的电子产品和一些软件的分析测试，如电脑、数码相机的显示器和Photoshop上都能看到相应的柱状图...当使用者需要在同一个轴上显示各个分类下不同的分组时，需要用到分组柱状图。 跟柱状图类似，使用柱子的高度来映射和对比数据值。...堆叠柱状图的一个缺点是当柱子上的堆叠太多时会导致数据很难区分对比，同时很难对比不同分类下相同维度的数据，因为它们不是按照同一基准线对齐的。 图2-37是显示2015—2017年间不同水果的累计数量。...瀑布图 瀑布图是由麦肯锡顾问公司所独创的图表类型，因为形似瀑布流水而称之为瀑布图(Waterfall Plot)。此种图表采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系。...▲图2-42 代码示例2-29运行结果 代码示例2-29第6行采用vbar()方法展示集中可视化开源工具在GitHub上的Stars数，可以看出Bokeh已经超过了Matplotlib。

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    沿用70多年的经典数据可视化方法，如何用Python实现？

    01 概述 时间序列（Time series）是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。...▲时间序列 时间序列中的每个观察值大小,是影响变化的各种不同因素在同一时刻发生作用的综合结果。从这些影响因素发生作用的大小和方向变化的时间特性来看,这些因素造成的时间序列数据的变动分为如下4种类型。...代码示例② import numpy as np from bokeh.models import ColumnDataSource, CustomJSTransform from bokeh.plotting...Circle from bokeh.models import Plot, DatetimeAxis, ColumnDataSource, PanTool, WheelZoomTool from...)) # 显示 show(plot) 运行结果如图5所示。 ? ▲图5 代码示例⑤运行结果 代码示例⑤采用modes接口进行图形绘制，第25行为该图形增加平移工具并自定义滚轮缩放的速率。

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