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。...= column(slider, p)# 添加布局到文档curdoc().add_root(layout)在这个示例中，我们创建了一个滑动条对象，并将其绑定到了一个回调函数 update_plot。...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。...部署到 Bokeh 服务器Bokeh 提供了一个强大的服务器端框架，可以让你将交互式可视化应用部署到 Web 服务器上，从而与其他用户共享和访问。...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 提供了一种强大的方式来实时更新数据并与用户交互。
Altair：虽然Altair的交互功能相对较少，但是它可以无缝地与其他交互库（如Panel）集成，实现更复杂的交互需求。...可视化表达能力： Bokeh：Bokeh可以创建各种类型的图表，并且支持自定义图表的外观和布局。...添加条形图： 使用 vbar() 方法向绘图对象添加条形图，指定了 x 值（产品名称）、条形的高度（销售量）、线条颜色、填充颜色等属性。...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。
中的核心对象，用于创建数据可视化。...数据源：Bokeh 中的数据源是用于存储数据的对象。数据源可以是 Python 字典、Pandas DataFrame 等。工具：Bokeh 提供了许多工具，用于与绘图进行交互，如缩放、平移、选择等。...高级功能和定制化除了基本功能之外，Bokeh还提供了许多高级功能和定制化选项，使用户能够创建出更加复杂和精美的可视化效果。1....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。...接着，我们探讨了 Bokeh 提供的高级功能和定制化选项，如添加更多的图形元素、自定义样式和布局、以及实现数据链接和实时更新等。
dataframe.plot_Bokeh() 为Bokeh创建 Figure 对象 我们将创建一个图形对象，它只不过是一个保存图表的容器。...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...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。...在Bokeh中设置布局的主要逻辑是我们希望如何设置图表。创建一个如下图所示的设计。
利用Bokeh进行Python中交互式与实时数据可视化的探索在数据科学和工程领域中，数据可视化是将数据转化为可理解信息的关键步骤。随着数据量的增加和复杂性的提升，动态数据可视化逐渐成为一个热点话题。...Bokeh 中用于存储和管理数据的对象。...你还可以将 Bokeh 应用部署到云端，以便远程访问。高级功能与自定义扩展在前面的部分中，我们已经介绍了如何利用 Bokeh 创建动态数据可视化，并且探讨了基本的交互功能。...在这个简化示例中，我们省略了复杂的 JavaScript 逻辑，但在实际项目中，你可以利用 Bokeh Server 来处理后端的数据流，并将更新推送到前端。...我们鼓励读者继续深入研究 Bokeh，探索其更高级的功能和应用场景，如 WebSocket 数据流、复杂图表组合，以及与机器学习模型的集成。
传统的可视化工具如Matplotlib、Seaborn等，虽然功能强大，但在处理复杂布局和交互式可视化时，可能显得有些力不从心。...Holoviews 是一个强大的可视化库，能够简化这些操作，并与Bokeh、Plotly等工具无缝集成，支持高效地创建复杂的可视化布局。...创建复杂的布局Holoviews 提供了灵活的布局工具，如+、*、|等符号，用于组合不同的图表，构建复杂的可视化布局。...组合多个复杂布局有时，我们需要将多个复杂的布局组合成一个更大的可视化面板。Holoviews 允许我们将不同的可视化布局合并，形成一个复杂的仪表盘。以下示例展示了如何将多个不同的布局整合到一个界面中。...(port=5000)命令会启动一个简单的Web服务器，将Holoviews的图表嵌入到Web页面中，用户可以通过浏览器访问。
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。...大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】，措施如下 （1）群内定期组织分享 （2）确保群内分享者和学习者数量适合（1:1），有分享能力者不限名额，学习者数量少于分享者，按申请顺序排序。...Bokeh的优势： Bokeh允许你通过简单的指令就可以快速创建复杂的统计图， Bokeh提供到各种媒体，如HTML，Notebook文档和服务器的输出 我们也可以将Bokeh可视化嵌入flask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 Bokeh面临的挑战： 与任何即将到来的开源库一样...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
() 对象 # 步骤四：连接并绘制数据 # 步骤五：组织布局 # 步骤六：预览和保存 show(fig) # 查看已做的，并保存喜欢的 下面将详细地解释上面提到的每一个步骤： 步骤 1：准备数据...步骤 5：组织布局 如果你需要多个图来表达数据，那么Bokeh也将会提供很好的帮助。Bokeh不仅提供了标准的网格状布局选项，而且还允许你使用几行代码轻松地将可视化组织为选项卡式可切换的布局。...Bokeh可以很好地处理这些更为复杂的数据结构，甚至还有一个内置的功能来处理它们，就是ColumnDataSource。...ColumnDataSource可以解释三种类型的数据对象： Python dict：键是与相应值序列（列表，数组等）相关联的名称。...步骤 5：组织布局 图形绘制完毕，我们想将两个绘图进行布局。Bokeh中，可以是使用网格式布局，或者选项卡切换式的布局。
生成数据后，我们将其放在 Pandas 的 dataframe 中，以将所有数据保存在一个对象中。...Bokeh 中的 HoverTool HoverTool 的语法起初可能看起来有些复杂，但通过练习它们很容易创建。...当想要将所选复选框与航空公司匹配时，需要确保查找与所选整数活动值关联的字符串名称。...除了我们可以在 Bokeh 中创建的图形范围之外，使用 Bokeh 库的另一个好处是交互。 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的发现。...假设一切都正确，应用程序将在我们的浏览器中自动打开地址 http：// localhost：5006 / bokeh_app 。 然后我们可以访问该应用程序并浏览我们的仪表板，效果如下： ?
生成数据后，我们将其放在 Pandas 的 dataframe 中，以将所有数据保存在一个对象中。...Bokeh 中的 HoverTool HoverTool 的语法起初可能看起来有些复杂，但通过练习它们很容易创建。...该函数应该采用 ColumnDataSource（Bokeh中用于绘图的特定类型的对象）并返回绘图对象： def make_plot(src): # Blank plot with correct...除了我们可以在 Bokeh 中创建的图形范围之外，使用 Bokeh 库的另一个好处是交互。 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的发现。...假设一切都正确，应用程序将在我们的浏览器中自动打开地址 http:// localhost:5006/bokeh_app 。 然后我们可以访问该应用程序并浏览我们的仪表板，效果如下： ? 5.
seq[float]) : 离散点的y坐标 size (str or list[float]) : 离散点的大小，屏幕像素单位 marker (str, or list[str]) : 离散点标记类型名称或名称列表...` ) : (default: 1) 线宽，默认：1 另外，Bokeh中的一些属性，如`~bokeh.core.properties.NumberSpec `、`~bokeh.core.properties.ColorSpec...中的画布可通过多种布局方式进行显示； 通过配置参数BoxSelectTool，在图中用鼠标选择数据，采用不同方式进行交互。...中的画布可通过多种布局方式进行显示：通过配置视图参数，在视图中进行交互可视化。...读者在学习过程中可以多思考，在这个示例中哪些数据需要交互式展示，采用哪种展示方式更好。 关于作者：屈希峰，资深Python工程师，Bokeh领域的实践者和布道者，对Bokeh有深入的研究。
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。...接着，我们创建了一个绘图对象 p，设置了图表的标题和轴标签，并添加了一个折线图。然后，我们定义了一个 update() 函数，该函数用于更新数据源中的数据。...，你可以在浏览器中访问 http://localhost:5006/dynamic_visualization 查看动态数据可视化效果。...通过 Bokeh，你可以创建更复杂的动态数据可视化，包括交互式控件、动画效果和更多可视化元素，以满足不同需求。希望本文能帮助你入门 Bokeh，更好地利用 Python 进行数据可视化工作。...接着，我们进一步定制了动态可视化，添加了更多的元素和控件，如散点图和下拉菜单，以实现更丰富的交互体验。
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。...高级主题：时间序列可视化和面向对象的绘图 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提供了强大的工具来可视化时间序列。...面向对象的绘图 Matplotlib支持两种不同的绘图接口：MATLAB风格的plt接口和面向对象的接口。面向对象的接口更为灵活，能够实现更高级的定制化。...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。...性能和效率优化 对于大规模的数据集或复杂的图表，性能和效率成为关键问题。以下是一些优化技巧： 使用NumPy和Pandas优化数据处理： 尽可能使用向量化操作，以提高数据处理效率。
Sepal Length')fig.show()在这个示例中，我们使用Plotly创建了一个带有交互功能的散点图。Plotly的图表不仅美观，还支持用户交互，如放大、缩小、悬停显示数据等功能。...Bokeh生成的图表可以嵌入到Web应用中，并且具有高性能的特点。...子图与布局在Matplotlib中，您可以使用子图和布局功能来创建多个子图，并将它们组织成复杂的布局。...还支持更高级的数据交互功能，如悬停、缩放和选区等。...Plotly 是一个强大的交互式绘图库，支持创建复杂且交互性强的图表，适用于需要与数据交互的场景。Bokeh 也是一个交互式绘图库，特别适用于大数据集的可视化，并且可以嵌入到Web应用中。
设置Bokeh图表：接下来，我们使用Bokeh库创建一个图表对象。可以选择不同类型的图表，如折线图、散点图等，以展示数据的趋势和模式。...创建数据源：Bokeh提供了ColumnDataSource对象，用于存储数据，并在图表中进行动态更新。我们需要将准备好的数据与数据源对象关联起来。...显示图表：最后，将图表对象显示在Web页面或Bokeh服务器上，以便用户可以实时查看数据的变化。...例如，可以使用bokeh.models.ColumnDataSource对象直接从SQLAlchemy查询结果中创建数据源。...还允许我们创建定制化的交互式应用程序，通过组合图表、小部件和回调函数，实现更复杂的数据可视化功能。
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 ?...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。...当你把数据移入HoloView 容器对象（Container object）中，比如用于多变量分析的网格矩阵（GridMatrix）或用于显示相邻成份的布局（Layout）时，你可以直观地探索数据。...范围滑块示例 从简单的条形图表到复杂的3D网格图形，Plotly拥有广泛的具有出版物品质的图表类型。...从那里，你可以把图表嵌入到网页中。 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）。
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...二、几种高级可视化图表 整体上与第一篇Bokeh-scala文章中介绍的方式相同，主要是完善了BokehHelper类，我已经将所有代码放在Github中（见https://github.com...2.4地图 有时候需要在地图中添加城市等坐标点信息，这个在Bokeh中也很容易实现，代码如下： new GMapPlot().x_range(xdr).y_range(ydr).tools...，这里要创建一个GMapPlot对象，然后要创建一个GMapOptions对象，用于设置地图的一些常用属性，如显示的层级以及显示的经纬度坐标等。...有了GMapPlot对象，就可以像之前创建其他可视化图元那样创建在地图上的可视化图元，如点、线、面等。效果如下图所示： ?
Bokeh的优势： Bokeh允许你通过简单的指令就可以快速创建复杂的统计图， Bokeh提供到各种媒体，如HTML，Notebook文档和服务器的输出 我们也可以将Bokeh可视化嵌入flask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 Bokeh面临的挑战： 与任何即将到来的开源库一样...图表（Charts）：一个高级接口（high-level interface），用以简单快速地建立复杂的统计图表。...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） ? ?
在这一系列文章中，我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图，来研究不同 Python 绘图库的特性。这次我重点介绍的是 Bokeh（读作 “BOE-kay”）。...Bokeh 中的绘图比其它一些绘图库要复杂一些，但付出的额外努力是有回报的。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。...需要你将数据封装在它提供的一些对象中，这样它就能给你提供交互功能。...将你的 x 和 y 数据结构封装在一个 ColumnDataSource 对象中。...在这种情况下，颜色表是一个简单的党派名称和一个十六进制值之间的映射。
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