技术背景 三维可视化是一项在工业领域中非常重要的技术，而Python中最热门的可视化工具matplotlib和plotly，更加倾向于在数据领域的可视化，用于展现数据的结果。...=2.1.6,>=2.0.3 in /home/dechin/.local/lib/python3.8/site-packages (from matplotlib>=2.0.0->vtk->pyvista...不过在pyvista的接口文档中，其实是包含导出gif视频和mp4视频的，相关接口可以参考：GIF生成示例和MP4生成示例这两个案例。...The time cost of ploting 1000 spheres is: 9.896512746810913s 这其实是一个比较慢的速度，让人有点担忧啊，对于一些几十万的体系，那可视化时间不得冲一天去了...总结概要 本文通过对pyvista这一相对“冷门”的python三维可视化工具的摸索，总结了安装与基本的使用示例，包括单模块、多模块、静态图、动态画板、gif和mp4视频的导出等。
接着我将快速概览所涉及的工具（Plotly和ipywidgets），顺便提供一些关于Jupyter生态系统的通用建议。...需要动画功能时，Matplotlib 1.1版以来提供的简单动画框架提供了很好的易用性和结果美观性的折衷。 不过，总有一个时刻，我们会发现自己需要更多。...plot_mpl可以直接将纯matplotlib图像转换为可交互的Plotly图像（目前转换尚不完美，但这一功能正在飞速改善）。...相反，Plotly为这种情况提供了很好的解决方案，我们可以通过三种不同方式创建Plotly图表： 直接将matplotlib图像传给iplot_mpl方法 使用Plotly语法从头创建图表 使用cufflinks...例如ipywidgets仅仅使用了interact函数和类型推断。ipywidgets其实还支持自定义部件和部件组合，详见官方文档。 我希望这篇文章能够展现这些工具的简单性和可定制性。
import pandas as pdimport ipywidgets import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt复制代码我们先看一下数据变量...%matplotlib widget# Drop down for boxplot variable to be selectdrop_down_name = ipywidgets.Dropdown(options...下面我们准备输入和输出布局的显示。...})# display your box plotdisplay(ui2,out2)复制代码上面散点图的输入是 x、y 和色调。...输入设计、选项、值和要定义的描述# dropbox select x axisdrop_down_x = ipywidgets.Dropdown(options=list(df.columns),
import pandas as pd import ipywidgets import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 我们先看一下数据变量...%matplotlib widget # Drop down for boxplot variable to be select drop_down_name = ipywidgets.Dropdown...图片 图片 下面我们准备输入和输出布局的显示。...}) # display your box plot display(ui2,out2) 图片 上面散点图的输入是 x、y 和色调。...输入设计、选项、值和要定义的描述 # dropbox select x axis drop_down_x = ipywidgets.Dropdown(options=list(df.columns),
在vaex的官方文档链接中也介绍有vaex的原理和优势： ? vaex的安装 与大多数的python第三方包类似的，我们可以使用pip来进行下载和管理。...lib/python3.8/site-packages (from vaex-core=4.1.0->vaex) (0.18.2) Requirement already satisfied: matplotlib...=2.1.6,>=2.0.3 in /home/dechin/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from matplotlib>=1.3.1->vaex-viz...关于跟其他库的对比，在这个链接中已经有人做过了，即使是对比pandas，vaex在读取速度上也有1000多倍的加速，而计算速度的加速效果在数倍，总体来说表现非常的优秀。...这一章节我们主要就介绍如何将数据格式进行转换，以适配vaex可以打开和识别的格式。
相信大家一定会seaborn或者matplotlib这几个模块感到并不陌生，通常大家会用这几个模块来进行可视化图表的制作，为了让我们绘制的图表更具交互性，今天小编来给大家介绍个组件。...ipywidgets 首先我们通过pip命令来下载该模块 pip install ipywidgets 该模块中的interact函数可以和我们自定义的函数相结合，随着我们输入的不断变化，输出也会产生相应的不同结果...): print(f"The square value is: {x**2}") output 上面的自定义函数中，当然我们可以自行设定横轴当中的最大值与最小值，以及每拖动一次x值的变化(和Python...之间的结合 然后我们来看看该模块和seaborn之间的结合，我们先用Pandas模块来读取数据集，代码如下 import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv"...) df.head() output 我们简单地来画一张直方图，代码如下 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib
在本文中，我们将探讨如何使用Python中的Pandas和Matplotlib库来实现动态数据可视化，并以访问京东数据为案例进行详细说明。为什么选择Pandas和Matplotlib？...Matplotlib可以用于在Python脚本、Python和IPython shell、Jupyter notebook、Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包中生成图表。...交互式图表为了增加交互性，我们可以使用ipywidgets库。...import FuncAnimationimport ipywidgets as widgetsfrom IPython.display import displayimport requests#...ax.set_ylabel('销量') plt.show()slider.observe(update_plot, names='value')display(slider)结论通过结合使用Pandas和Matplotlib
Tkinter的GUI设计 和 django页面设计，那么笔者只是想快速做个demo原型，以上的内容能不能结合着来，有一些简单的交互 + web可以快速访问的到，于是就看到了jupyter notebook.../ipywidgets 安装： # 方式一 pip install ipywidgets jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension # 方式二...conda install -c conda-forge ipywidgets 效果： ?...1.8 一些小案例 1.8.1 图形 + 滑块 %matplotlib inline from ipywidgets import interactive import matplotlib.pyplot...2.4 ipywidgets与lineup_widget共同使用的案例 from __future__ import print_function from ipywidgets import interact
在本文中，我们将探讨如何使用Python中的Pandas和Matplotlib库来实现动态数据可视化，并以访问京东数据为案例进行详细说明。 为什么选择Pandas和Matplotlib？...Matplotlib可以用于在Python脚本、Python和IPython shell、Jupyter notebook、Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包中生成图表。...交互式图表 为了增加交互性，我们可以使用ipywidgets库。...import FuncAnimation import ipywidgets as widgets from IPython.display import display import requests...ax.set_ylabel('销量') plt.show() slider.observe(update_plot, names='value') display(slider) 结论 通过结合使用Pandas和Matplotlib
Windows10Python3.5.2ipython jupyter notebookIn [5]: 4、使用pip安装notebook pip install notebook 提示已成功安装的包和版本...Please install widgetsnbextension or ipywidgets 4.0[I 07:44:23.955 NotebookApp] The port 8888 is already...5、安装画图工具 matplotlib pip install matplotlib pip install matplotlib --upgrade 结果提示 Installing collected...0.10.0 matplotlib-1.5.3 numpy-1.11.2 pyparsing-2.1.10 python-dateutil-2.5.3 pytz-2016.7 6、测试 b图像测试代码来源...%matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(9) y = np.sin(x)
因此，大家在用Python做数据分析时，正常的做法是用先pandas先进行数据处理，然后再用Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh等对dataframe或者series进行可视化操作...但是说实话，每个可视化包都有自己独特的方法和函数，经常忘，这是让我一直很头疼的地方。 好消息来了！...Plotly Holoviews Matplotlib Pandas_bokeh Hyplot 2....首先，安装IPywidgets。 pip install jupyterlab "ipywidgets>=7.5" 然后运行此命令以安装Plotly扩展。...['Alcohol', 'Proline']].plot.scatter(y='Alcohol', x='Proline') fig.show() 如果将鼠标悬停在图表上，可以选择将图表下载为高质量的图像文件
Jupyter 笔记本的基本功能大家都已经很熟悉了，但还有一些鲜为人知的技巧可以大大提高生产力和效率。在这篇文章中，我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。 改变注释的颜色 颜色使事物脱颖而出。...例如可以创建一个滑块小部件来调整代码中的参数： from ipywidgets import interact @interact(x=(0, 10)) def square(x): print...jupyter-nbextension enable rise --py --sys-prefix 安装后，转到“View ”并选择“Slideshow ”（如果没有看到此选项，请刷新）。...结果如下： 自定义 Matplotlib 图 Jupyter Notebook 默认使用 Matplotlib 进行数据可视化，所以我们可以设置一些默认的参数，例如可以使用“rcParams”字典更改绘图标签的字体大小...，这会将设置应用于所有 matplotlib 绘图： import matplotlib.pyplot as plt ## setting global settings plt.rcParams.update
Jupyter 笔记本的基本功能大家都已经很熟悉了，但还有一些鲜为人知的技巧可以大大提高生产力和效率。在这篇文章中，我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。 改变注释的颜色 颜色使事物脱颖而出。...例如可以创建一个滑块小部件来调整代码中的参数： from ipywidgets import interact @interact(x=(0, 10)) def square(x):...jupyter-nbextension enable rise --py --sys-prefix 安装后，转到“View ”并选择“Slideshow ”（如果没有看到此选项，请刷新）。...结果如下： 自定义 Matplotlib 图 Jupyter Notebook 默认使用 Matplotlib 进行数据可视化，所以我们可以设置一些默认的参数，例如可以使用“rcParams”字典更改绘图标签的字体大小...，这会将设置应用于所有 matplotlib 绘图： import matplotlib.pyplot as plt ## setting global settings plt.rcParams.update
，为了不影响其他项目的环境，我们通常需要创建一个新的虚拟环境来和其他项目做隔离。...OpenVINO环境准备我们这里使用的时windows环境，如果你是其他操作系统，个别的库可能需要更换一下版本%pip install -q "openvino>=2023.1.0" "matplotlib...会在根目录下生成一个文件夹，里面包含了模型以及权重文件加载模型并选择推理设备core = ov.Core()model = core.read_model(model=path_to_model)import ipywidgets...该模型需要一个单通道图像作为输入，因此图像是以灰度级读取的。加载输入图像后，获取用于计算所需输入层高度与当前图像高度之间的比例的信息。...最后我们使用自己写的来测试一下，一起来感受一下来自"佩恩"的压迫感....总结使用OpenVINO来加载预训练的模型进行日文手写体的识别在速度上是飞快的，尤其是在没有GPU的情况下，另外一个好处我们可以基于预训练的模型进行二次训练
这本书就是他和Sylvain Gugger合著的新书《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》。...内容 全书草稿已公布22章（包括引言和结语），内容自然是从AI界的“Hello Word问题”——MNIST图像分类入手，再到NLP、循环神经网络、卷积神经网络和可解释性。 ?...运行Notebook中的代码，你需要安装的软件有： fastai v2、Graphviz、ipywidgets、matplotlib、nbdev、pandas、scikit-learn、Microsoft...因此，我们在这里就不展示项目中文字和图片了。感兴趣的朋友可以自行下载，作为私下的学习材料使用。
内容 全书草稿已公布22章（包括引言和结语），内容自然是从AI界的“Hello Word问题”——MNIST图像分类入手，再到NLP、循环神经网络、卷积神经网络和可解释性。 ?...运行Notebook中的代码，你需要安装的软件有： fastai v2、Graphviz、ipywidgets、matplotlib、nbdev、pandas、scikit-learn、Microsoft
Ipywidgets链接： https://github.com/jupyter-widgets/ipywidgets ?...ipywidgets不仅仅是一个交互式小组件库，它也是一个功能强大的框架，可以直接创建新的自定义小组件。...nglview：三维交互式分子可视化 gmaps：Google地图上的数据可视化 itk-jupyter-widgets：交互式2-D和3-D数据可视化 从ipywidgets 7.4开始，我们有两个新的小组件...：音频和视频，可以在Jupyter Notebook和Jupyterlab中轻松进行图像/音频处理。...这意味着你可以轻松地从您喜欢的小组件库中记录图像和视频，以进行二维或三维数据可视化（此处为ipyvolume）。 ?
先看个效果，再介绍原理~ 公众号算法美食屋后台回复关键词：源码，获取本文notebook源代码~ 相比streamlit和gradio，ipywidgets具有如下优势: ⚫️ 灵活高效：ipywidgets...的组件可以和notebook的输出很好地结合在一起。...⚫️ 方便调试：ipywidgets和代码一起直接在jupyter中展示和运行， all in one notebook。 ⚫️ 便于分享：任何可以托管notebook的环境都可以使用和展示它。...大多数的ipywidgets应用一般由如下最常用的基础模块构成。...interact_manual(简易场景手动触发), interactive_output(定制化输入), display(完全定制化场景) ⚫️ 输入输出：Output(笔记本输出), Image(图像
经常使用Git和Github的你一定会用到这些插件，非常好用。...10ipympl 用Python画图就一定绕不开matplotlib，这个插件可以让你的Matplotlib具备交互性，使用时只需要输入magic命令即可： %matplotlib widget --...1️⃣ conda conda install -c plotly plotly=5.11.0 ---- 2️⃣ pip pip install plotly==5.11.0 ---- 如果你遇到没有ipywidgets...的话，可以这样安装： 1️⃣ conda conda install "jupyterlab>=3" "ipywidgets>=7.6" ---- 2️⃣ pip pip install "jupyterlab...>=3" "ipywidgets>=7.6" ---- 接着看看效果吧，嘿嘿。
作者，Evil Genius不知道大家发现了没有，自然界对圆情有独钟，三维上就是球，从原子到地球、太阳，都离不开圆和球。...as pltfrom matplotlib import colors#import scviimport anndata as adimport warningswarnings.filterwarnings...("ignore")from collections import Counterimport ipywidgets as widgetsfrom ipywidgets import interact,...[colors3, colors2])#mymap = colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_colormap', colorsComb)from matplotlib...import colorsimport matplotlib.pyplot as pltcolorsComb = np.vstack([plt.cm.Reds(np.linspace(0, 1, 128
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