首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用bokeh以交互方式突出显示时间序列的特定范围

Bokeh是一个用于创建交互式数据可视化的Python库。它提供了丰富的绘图工具和交互功能,可以轻松地创建漂亮且可交互的时间序列图。

时间序列是一系列按时间顺序排列的数据点。在数据分析和可视化中,我们经常需要突出显示特定范围的时间序列数据,以便更好地理解和分析数据。使用Bokeh,我们可以通过以下步骤以交互方式突出显示时间序列的特定范围:

  1. 导入必要的库和模块:from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.models import RangeSlider, CustomJS from bokeh.layouts import column
  2. 创建一个Figure对象:p = figure(x_axis_type='datetime', width=800, height=400)这里我们指定x轴的类型为datetime,设置图形的宽度和高度。
  3. 创建时间序列数据:# 假设我们有一个时间序列数据,存储在x和y列表中 x = [datetime(2022, 1, 1), datetime(2022, 1, 2), datetime(2022, 1, 3), ...] y = [10, 20, 15, ...]
  4. 绘制时间序列图:p.line(x, y)这将在图形上绘制时间序列数据。
  5. 创建一个RangeSlider对象:range_slider = RangeSlider(start=min(x), end=max(x), value=(min(x), max(x)), step=1, title="时间范围")这里我们指定RangeSlider的起始值为时间序列数据的最小值和最大值,设置步长为1,并设置标题为"时间范围"。
  6. 创建一个JavaScript回调函数:callback = CustomJS(args=dict(source=p.x_range, slider=range_slider), code=""" source.start = slider.value[0]; source.end = slider.value[1]; """)这个回调函数将根据RangeSlider的值更新图形的x轴范围。
  7. 将RangeSlider的回调函数与RangeSlider对象关联:range_slider.js_on_change('value', callback)这将使得当RangeSlider的值发生变化时,回调函数被触发。
  8. 显示图形和RangeSlider:show(column(p, range_slider))这将在浏览器中显示图形和RangeSlider。

通过以上步骤,我们可以使用Bokeh以交互方式突出显示时间序列的特定范围。用户可以通过拖动RangeSlider来选择感兴趣的时间范围,图形将根据选择的范围进行更新。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

干货:可视化项目实战经验分享,轻松玩转Bokeh(建议收藏)

但是,我们想在 Bokeh 图中添加直方图并进行交互演示。 1. 增加交互性 本文介绍第一种交互方式是被动交互。这些是读者可以采取不会改变所显示数据动作。...对于 Bokeh 小部件(widgets)交互,有三个主要功能要实现: make_dataset(): 按特定格式整理要显示特定数据 make_plot(): 使用指定数据绘图 update():...该视频显示了我们可以使用 Bokeh 制作图表范围,从直方图和密度图,到我们可以按列排序数据表,再到完全交互式地图。...除了我们可以在 Bokeh 中创建图形范围之外,使用 Bokeh另一个好处是交互。 每个选项卡都有一个交互元素,使用户可以访问数据并进行自己发现。...以上是本文全部内容,通过像 Bokeh 和 plot.ly 这样 Python 库,制作交互式图表变得更加容易,并且能够引人注目的方式呈现数据科学成果。

2.8K20

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)

但是,我们想在 Bokeh 图中添加直方图并进行交互演示。 增加交互性 本文介绍第一种交互方式是被动交互。 这些是读者可以采取不会改变所显示数据动作。...对于 Bokeh 小部件(widgets)交互,有三个主要功能要实现: make_dataset(): 按特定格式整理要显示特定数据 make_plot(): 使用指定数据绘图 update():...该视频显示了我们可以使用 Bokeh 制作图表范围,从直方图和密度图,到我们可以按列排序数据表,再到完全交互式地图。...除了我们可以在 Bokeh 中创建图形范围之外,使用 Bokeh另一个好处是交互。 每个选项卡都有一个交互元素,使用户可以访问数据并进行自己发现。...以上是本文全部内容,通过像 Bokeh 和 plot.ly 这样 Python 库,制作交互式图表变得更加容易,并且能够引人注目的方式呈现数据科学成果。

2.3K40
  • 掌握这几点,轻松玩转 Bokeh 可视化 (项目实战经验分享)

    但是,我们想在 Bokeh 图中添加直方图并进行交互演示。 增加交互性 本文介绍第一种交互方式是被动交互。 这些是读者可以采取不会改变所显示数据动作。...对于 Bokeh 小部件(widgets)交互,有三个主要功能要实现: make_dataset(): 按特定格式整理要显示特定数据 make_plot(): 使用指定数据绘图 update():...该视频显示了我们可以使用 Bokeh 制作图表范围,从直方图和密度图,到我们可以按列排序数据表,再到完全交互式地图。...除了我们可以在 Bokeh 中创建图形范围之外,使用 Bokeh另一个好处是交互。 每个选项卡都有一个交互元素,使用户可以访问数据并进行自己发现。...以上是本文全部内容,通过像 Bokeh 和 plot.ly 这样 Python 库,制作交互式图表变得更加容易,并且能够引人注目的方式呈现数据科学成果。

    2.2K30

    使用 Bokeh 实现动态数据可视化:从基础到高级应用

    Bokeh 设计理念是通过将数据转换为可视化元素(如图形、图表等),使用户能够通过交互方式进行探索和理解数据。安装 Bokeh要开始使用 Bokeh,首先需要安装它。...假设我们有一个包含时间序列数据 Pandas DataFrame,我们想要将这些数据可视化为动态折线图,并添加一些交互性工具。...show(p)在这个示例中,我们首先创建了一个包含时间序列数据 Pandas DataFrame。...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,增强用户与数据可视化交互性。...下面是一个简单例子,演示了如何使用 Bokeh 创建一个具有滑动条和按钮交互式应用程序,用户可以通过滑动条调整数据范围,然后点击按钮更新可视化图表。

    30800

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

    Matplotlib和Seaborn都提供了一些优化选项,如使用plt.plotmarker参数控制标记显示提高渲染性能。 plt.plot(x, y, marker='....结合使用Matplotlib/Seaborn和交互性库 你还可以结合使用Matplotlib或Seaborn与交互性库,在静态图表中添加交互性元素,提供更丰富用户体验。...高级主题:时间序列可视化和面向对象绘图 时间序列可视化 在许多数据分析任务中,我们需要处理时间序列数据。Matplotlib和Seaborn提供了强大工具来可视化时间序列。...plt.show() 在这个例子中,我们使用了Pandas创建了一个简单时间序列数据,并使用Matplotlib绘制了折线图。...交互性和动态可视化: 介绍了Bokeh和Plotly这两个强大交互性可视化库,展示了如何创建动态可视化和交互性图表,更灵活地与数据进行互动。

    1.6K30

    沿用70多年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各个数值,按时间先后顺序排列而形成序列。...▲时间序列 时间序列每个观察值大小,是影响变化各种不同因素在同一时刻发生作用综合结果。从这些影响因素发生作用大小和方向变化时间特性来看,这些因素造成时间序列数据变动分为如下4种类型。...综合性:实际变化情况是几种变动叠加或组合。预测时设法过滤除去不规则变动,突出反映趋势性和周期性变动。 02 实例 时间序列代码示例如下所示。...▲图3 代码示例③运行结果 代码示例③在时间序列曲线基础上增加了箱形标记,深色区域为需要突出显示数据,读者仅需要知道这种标记展示方式,后文会详述箱形标记方法。...读者仅需要了解采用这种方式进行绘图基本流程即可。 关于作者:屈希峰,资深Python工程师,Bokeh领域实践者和布道者,对Bokeh有深入研究。

    84310

    五个创建交互式图表Python库

    你可以把各个组件逐个叠加在一起来创建最终图表——例如,你可以坐标轴为起点,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。与mpld3一样,你可以在其中缩放和平移操作图表,但是也可以关注通过框或套索选中一组数据点上。...当使用Boken后端时,你可以结合滑块和Bokeh工具探索图形,例如对它进行缩放和平移。...范围滑块示例 从简单条形图表到复杂3D网格图形,Plotly拥有广泛具有出版物品质图表类型。...另一种在Plotly中操作和分享图形方式是在Mode中进行操作。你可以用SQL拖入数据,在Phthon Notebook中,利用Plotly离线库绘制查询结果,之后把交互式图表添加到报告中。

    4.4K60

    Google数据可视化团队:数据可视化指南(中文版)

    显示时间变化 可以使用时间序列图表来表示随时间变化,就是按时间顺序表示数据点图表。表示随时间变化图表包括:折线图,柱状图(条形图)和面积图。 ? *基线值是y轴上起始值。...面积图 面积图有多种类型,包括堆叠面积图和层叠面积图: · 堆叠面积图显示多个时间序列(在同一时间段内)堆叠在一起 · 层叠面积图显示多个时间序列(在同一时间段内)重叠在一起 层叠面积图建议不要使用超过两个时间序列...在此图表中,每个类别由特定形状(圆形,正方形和三角形)表示,这样可以在一张图表中轻松实现特定范围比较,同时也可以进行类别之间比较。 1. 形状 图表可以运用形状,多种方式展示数据。...而旨在表达一般概念或趋势数据可以使用细节较少形状。 ? 2. 颜色 颜色可用于四种主要方式区分图表数据: · 区分类别 · 表示数量 · 突出特定数据 · 表示含义 颜色区分类别 ?...小显示屏 可穿戴设备(或其他小屏幕)上显示图表应该是移动端或PC端图表简化版本。 ? ---- 行为 图表具有交互模式,使用户可以控制图表数据。这些模式可以使用户专注于图表特定值或范围

    5.1K31

    什么是折线图?怎样用Python绘制?怎么用?终于有人讲明白了

    01 概述 折线图(Line)是将排列在工作表列或行中数据进行绘制后形成线状图形。折线图可以显示时间(根据常用比例设置)而变化连续数据,非常适用于显示在相等时间间隔下数据趋势。...这种通过图例、工具条、控件实现数据人机交互可视化方式,正是Bokeh得以在GitHub火热原因,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时间序列标准绘制方法。...▲图11 代码示例⑪运行结果 代码示例⑪增加点击曲线交互效果,第20、21、22行使用line()方法绘制3条曲线;第26行定义曲线再次被点击时效果:图11中左下方会动态显示当前选中是哪条颜色曲线...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?

    2.1K10

    谷歌Material Design可视化数据设计规范指南

    显示时间变化 可以使用时间序列图表来表示随时间变化,就是按时间顺序表示数据点图表。表示随时间变化图表包括:折线图,柱状图(条形图)和面积图。 *基线值是y轴上起始值。...面积图 面积图有多种类型,包括堆叠面积图和层叠面积图: · 堆叠面积图显示多个时间序列(在同一时间段内)堆叠在一起 · 层叠面积图显示多个时间序列(在同一时间段内)重叠在一起 层叠面积图建议不要使用超过两个时间序列...在此图表中,每个类别由特定形状(圆形,正方形和三角形)表示,这样可以在一张图表中轻松实现特定范围比较,同时也可以进行类别之间比较。 1. 形状 图表可以运用形状,多种方式展示数据。...颜色 颜色可用于四种主要方式区分图表数据: · 区分类别 · 表示数量 · 突出特定数据 · 表示含义 颜色区分类别 例:圆环图中,颜色用于表示类别。...小显示屏 可穿戴设备(或其他小屏幕)上显示图表应该是移动端或PC端图表简化版本。 行为 图表具有交互模式,使用户可以控制图表数据。这些模式可以使用户专注于图表特定值或范围

    3.8K21

    你知道怎么用Pandas绘制带交互可视化图表吗?

    ") 当然在使用时候,记得先设置 绘制后端为pandas_bokeh import pandas as pd pd.set_option('plotting.backend', 'pandas_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...figsize : 图宽度和高度 title : 设置标题 xlim / ylim:为 x 和 y 轴设置可见绘图范围(也适用于日期时间 x 轴) xlabel / ylabel : 设置 x 和...(整数或“15pt”形式字符串) rangetool启用范围工具滚动条,默认False kwargs **:bokeh.plotting.figure.line 可选关键字参数 df.plot_bokeh.line...直方图 在绘制直方图时,有不少参数可供选择: bins:确定用于直方图 bin,如果 bins 是 int,则它定义给定范围等宽 bin 数量(默认为 10),如果 bins 是一个序列,它定义了

    3.7K30

    使用bokeh-scala进行数据可视化(2)

    目录 前言 几种高级可视化图表 总结 一、前言        之前已经简单介绍过一次如何使用Bokeh-scala进行数据可视化(见使用bokeh-scala进行数据可视化),以及如何在Geotrellis...中进行分布式下空间数据可视化(见geotrellis使用(十五)使用Bokeh进行栅格数据可视化统计),但是之前介绍只是简单线、圆圈等可视化方式,本文位大家介绍几种高级可视化图表。...二、几种高级可视化图表        整体上与第一篇Bokeh-scala文章中介绍方式相同,主要是完善了BokehHelper类,我已经将所有代码放在Github中(见https://github.com...0.3所文本角度取起始角度加0.15使其刚好在每个“饼”中间位置。...2.5交互式信息提示        如果在鼠标移动到某个图元时候能够动态提示相应信息,这样会带来很好客户体验,在Bokeh中实现起来也很容易,只需要添加一个HoverTool工具即可,实现代码如下

    2.1K70

    Python和VizViewer进行自动驾驶数据集可视化

    “场景”由相对于时间连续观察帧序列组成。场景使用索引列表将其他三个数据表中每个帧链接到表中每个记录。 ? 必须注意这种场景为中心结构背后动机。...下面的图片显示了语义地图搜索结果,突出显示了最小车道数减少道路标准。这可以帮助识别为特定驾驶场景(如高速公路、住宅街道、车道、停车场)收集样本区域。 ?...可配置图表,各种形式显示数据;时间序列图和直方图用于此特定任务。图和柱状图复合视图示例如下所示。 ?...通过VV可配置选择功能,可以在地图上通过点击路径选择特定场景,显示更多关于场景时间序列数据细节。在下面的例子中,当场景路径一部分在左边地图上被选中时,右面的ego车辆运动图就会更新。...通过使用L5工具、VizViewer和Jupyter笔记本,我们新颖而有用方式探索并可视化了数据集。

    2K20

    Bokeh - 是时候开始学习一个新可视化库了

    Bokeh 库介绍 Bokeh 是用于现代 Web 浏览器交互式可视化库。它为我们提供了通用常见可视化图表,外观优雅,简洁。并且能在流数据集上提供高性能交互式图表。...可以让读者选取图表范围,还可以方便读者随时放大、缩小、保存 .png 等。 劣势: 1. 代码量相对于其他库来说会多一些。 2. 有关 Bokeh相关中文资料比较少。 3....官方给了许多复杂精美的可视化方案,但是查找相关参数时候需要耗费许多时间。 官网展示可视化方案: ?...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 # 需要保证自己环境里已经有 numpy 依赖库...Bokeh 在 jupyter notebook 中运行 生成独立 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

    1K10

    如何使用Bokeh实现大规模数据可视化最佳实践

    在数据科学和机器学习领域,数据可视化是理解数据、发现模式和进行数据交互重要方式之一。...避免过多数据点: 当处理大规模数据时,尽量避免在图表中显示过多数据点,这会导致性能下降和图表加载时间过长。可以考虑对数据进行采样或者聚合。...使用服务器端回调: 对于需要实时更新大规模数据可视化应用场景,可以考虑使用 Bokeh 服务器端回调功能,实现动态数据更新和交互。...实现交互式可视化除了静态图表之外,Bokeh 还提供了丰富交互式功能,使用户能够动态地探索数据并进行更深入分析。...现在,其他用户可以通过访问服务器地址来访问和交互这个应用程序。使用 Bokeh Server 进行实时数据更新Bokeh Server 提供了一种强大方式来实时更新数据并与用户交互

    16710

    柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别?怎样用Python绘制?

    01 概述 柱状图(Histogram)是一种长方形长度为变量表达图形统计报告图,由一系列高度不等纵向条纹表示数据分布情况,用来比较两个或两个以上价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量...基础柱状图 基础柱状图经常用来对比数值大小,使用范围非常广泛,例如科比在不同赛季得分、不同游戏App下载量、不同时期手机端综合搜索用户规模等,图2-33显示不同种类水果销量。 ?...堆叠柱状图 与并排显示分类分组柱状图不同,堆叠柱状图将每个柱子进行分割显示相同类型下各个数据大小情况。...瀑布图 瀑布图是由麦肯锡顾问公司所独创图表类型,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方式,适用于表达数个特定数值之间数量变化关系。...▲图2-55 代码示例2-42运行结果 代码示例2-42第18行使用FactorRange ()方法预定义x轴范围(factors数据格式与Pandas复合序列相似);第19行绘制竖向堆叠柱状图。

    3.3K10

    利用 Bokeh 在 Python 中创建动态数据可视化

    你可以通过 pip 包管理器来安装:pip install bokeh创建动态数据可视化下面是一个简单示例,演示了如何使用 Bokeh 创建一个动态折线图,随着时间推移不断更新数据。...最后,我们使用 curdoc() 函数添加了一个定时器,每秒更新一次数据,并将图表显示在当前文档中。...通过 Bokeh,你可以根据具体需求添加更多交互式控件和自定义动画效果,创建更丰富、更有趣动态数据可视化。...首先,我们介绍了 Bokeh 基本概念和优势,以及如何安装 Bokeh 库。然后,我们提供了几个代码示例,演示了如何创建简单动态折线图,并添加了交互式控件,如按钮和滑块,调节数据更新频率。...通过 Bokeh,你可以轻松创建具有吸引力和实用性动态数据可视化,展示数据变化趋势和关联性,同时为用户提供交互式控件,使得用户可以自定义数据展示方式

    15510

    Python数据可视化,完整版操作指南(建议收藏)

    我们将从最基本可视化开始,直接查看数据,然后继续绘制图表,最后制作交互式图表。 ? 数据集 我们将使用两个数据集来适应本文中显示可视化效果,数据集可通过下方链接进行下载。...首先,我们定义一个格式字典,以便清晰方式显示数字(一定格式显示一定数量小数、日期和小时,并使用百分比、货币等)。不要惊慌,这是仅显示而不会更改数据,以后再处理也不会有任何问题。...另一个最受欢迎是配对图,它向我们显示了所有变量之间关系。如果您有一个大数据集,请谨慎使用此功能,因为它必须显示所有数据点次数与有列次数相同,这意味着通过增加数据维数,处理时间将成倍增加。...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浏览器任何人共享。...这些图形可用于在报告中提供信息,制作交互式报告,搜索特定值等。

    1.8K31

    Bokeh库进行实时数据可视化指南

    Bokeh简介Bokeh是一个用于创建交互式可视化Python库,它能够生成具有高度交互图表和应用程序,支持在Web浏览器中显示。...设置Bokeh图表:接下来,我们使用Bokeh库创建一个图表对象。可以选择不同类型图表,如折线图、散点图等,展示数据趋势和模式。...更新图表:通过定期更新数据源对象数据,可以实现图表实时更新。这可以通过定时任务、异步事件等方式来实现。...交互Bokeh支持丰富交互功能,包括缩放、平移、工具栏等,使用户可以自由探索数据。例如,我们可以添加工具栏,允许用户选择不同图表类型、保存图表或将其导出为图片。...随后,我们探讨了Bokeh进阶应用,包括交互性、多图表联动、自定义样式以及Bokeh服务器使用

    46720
    领券