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五个创建交互式图表的Python库

带有成千上万数据点的图形会降低浏览器处理速度。 ◆ ◆ ◆pygal ? 基本点图 Pygal是制作漂亮的即用图表的优选绘图库,它只需要编写很少的代码。...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。...在matplotlib或Bokeh后端中绘图是分开进行的,因此,你能够专注于数据,而非编写绘图代码。 HoloViews提供的主要交互功能是滑动条,因此,人们能够通过一个变量来观察它的影响。...这份报告以可分享的URL在线,也可以嵌入其他页面,例如下图中展示的,从1950年开始,乐高积木套装尺寸是如何改变的: ?

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基于Holoviews的复杂可视化布局创建与动态交互方法研究

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。...它通过表示数据的元素(如Curve, Scatter, HeatMap等)来生成可视化图形。一个典型的Holoviews工作流程包括:定义数据。将数据映射到Holoviews元素上。...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。...交互式可视化Holoviews还支持与Bokeh的集成,允许我们添加交互功能,如缩放、平移、选择等。通过简单的配置,可以让图表变得更加灵活。...我们创建了两个不同的布局,并使用pn.Tabs将它们组合成一个带有选项卡的布局。

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    python流数据动态可视化

    我们已经了解了如何在[实时数据](06-Live _Data.ipynb)用户指南中显示可调用的任何数据输出,我们还看到了如何使用HoloViews流系统在用户指南中推送事件部分[响应事件](11-响应...在这里,不是将绘图元数据(例如缩放范围,用户触发的事件,如“Tap”等)推送到DynamicMap回调,而是使用HoloViews直接更新可视化元素中的基础数据。 `Stream``。...然后我们可以将这个数据帧的x值传递给HoloViews的Buffer并提供hv.Curve作为DynamicMap回调,将数据流式传输到HoloViewsCurve(带有默认键和值维度): In [ ]...[streaming psutil](http://holoviews.org/gallery/apps/bokeh/stream psutil.html)散景应用程序是一个这样的例子,使用psutil...如您所见,流数据通常像HoloViews中的流一样工作,在显式控制下灵活处理随时间变化或由某些外部数据源控制。

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    Python可视化库

    http://holoviews.org/ HoloViews是一个开源的Python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提供了一个强大的平台,通过结合Bokeh提供的交互式小部件,可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高维可视化,非常适合于数据的交互式探索。...(如权重,时间序列)。...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。...地理投影就选geoplotlib,folium;评估数据缺失就选missingno;有了HoloViews再也不用为高维图形犯愁;如果你不喜欢花俏的修饰,那就选择Leather。

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    12个Python数据可视化库

    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。...2 HoloViews HoloViews是一个开源的Python库,结合Bokeh提供的交互式小部件,可以使用HTML5和WebGL快速生成交互式视图,以及进行高维数据的可视化探索。...3 Plotly Plotly是一个数据可视化的在线平台,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。...它允许用户仅使用Python脚本就可将分析结果转换为交互式Web应用程序,因此用户不必了解任何其他语言,如HTML、CSS或JavaScript。...探索式可视化库 探索式分析最大的优势在于,可以让业务人员在海量数据中“自由发挥”,不受数据模型的限制。Python探索式可视化库主要包括如下几个。

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    盘点12个Python数据可视化库,通吃任何领域

    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。...2 HoloViews HoloViews是一个开源的Python库,旨在使数据分析和可视化更加简便,可以用非常少的代码行完成数据分析和可视化。...除了默认的Matplotlib后端,它还添加了一个Bokeh后端。结合Bokeh提供的交互式小部件,可以使用HTML5和WebGL快速生成交互式视图,以及进行高维数据的可视化探索。...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。...重点介绍了Python的9个可视化库,分别为Matplotlib、Seaborn、Pyecharts、Bokeh、HoloViews、Plotly、Pygal、plotnine、Altair,并介绍了商业数据可视化的思维

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    谷歌大脑:像BigGAN那样生成高清大图不一定需要大量图像标签

    本研究介绍了如何在没有标注或有少量标注数据的情况下生成高保真图像,这大大缩小了条件GAN 与无监督 GAN 的差距。 ?...带有映射判别器的受限 GAN 在图三中有展示: ? 图 3:带有映射判别器的 Conditional GAN。...研究者在训练的动态过程中发现了一些不同之处,将在 5.4 中讨论。 ? 图 7:本研究提出的无监督方法获得的中值 FID 分数。...垂直线表示 BIGGAN 实现的 FID 中值,该实现为所有训练图像使用标签。...表 5:使用硬(预测)标签训练得到的模型要比软(预测)标签训练模型更好(均值和标准差参见附录中的表 13)。 ? 图 8:垂直线表示使用所有标注数据实现的 BIGGAN 的 FID 中值。

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    干货 | Bokeh交互式数据可视化快速入门

    如果你自信已经安装好需要的依赖,如numpy等,那么可以在命令行使用pip来安装: pip install bokeh 为什么使用jupyter notebook作为绘图环境 本文代码都是在notebook...中执行的,并且图表也直接展示在notebook中。...2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 2, 4, 5] # 在notbook中展示 output_notebook() # 创建一个带有标题和轴标签的新图表 p = figure(title...="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y') # 添加带有图例和线条粗细的线图渲染器 # p.line(x, y, legend...调用figure()函数 创建具有典型默认选项并易于自定义标题、工具和轴标签的图表 添加渲染器 上面使用的是line()线图函数,并且指定了数据源、线条样式、标签等,你也可以使用其他的绘图函数,如点图、

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    干货 | Bokeh交互式数据可视化快速入门

    如果你自信已经安装好需要的依赖,如numpy等,那么可以在命令行使用pip来安装: pip install bokeh 为什么使用jupyter notebook作为绘图环境 本文代码都是在notebook...中执行的,并且图表也直接展示在notebook中。...2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 2, 4, 5] # 在notbook中展示 output_notebook() # 创建一个带有标题和轴标签的新图表 p = figure(title...="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y') # 添加带有图例和线条粗细的线图渲染器 # p.line(x, y, legend...调用figure()函数 创建具有典型默认选项并易于自定义标题、工具和轴标签的图表 添加渲染器 上面使用的是line()线图函数,并且指定了数据源、线条样式、标签等,你也可以使用其他的绘图函数,如点图、

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    盘点12个Python数据可视化库

    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。...但是它也有明显的缺点:一是版本时常更新,最重要的是有时语法不向下兼容,这对于开发者来说是噩梦;二是语法晦涩,与Matplotlib相比,可以说是有过之而无不及。 06 HoloViews ?...HoloViews是一个开源的Python库,旨在使数据分析和可视化更加简便,可以用非常少的代码行完成数据分析和可视化。 除了默认的Matplotlib后端,它还添加了一个Bokeh后端。...结合Bokeh提供的交互式小部件,可以使用HTML5和WebGL快速生成交互式视图,以及进行高维数据的可视化探索。 07 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。

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    一个很高级的、交互式Python可视化库,附示例代码

    HvPlot 简介 HvPlot 是基于 HoloViews 的高层抽象绘图库,但它提供了更为直接和方便的API,使得创建复杂的交互式图表变得简单快捷。...示例 4:交互式探索 当然,HvPlot 不仅适用于基础绘图,还可以创建更高级和复杂的可视化,如动态交叉筛选、地理数据可视化以及使用数据流的实时数据可视化。...Python 脚本,使用以下命令来启动服务器 dashboard.show() 在这个例子中,我们首先导入了必要的库,然后清洗了Bokeh库中的汽车数据集。...如果是在纯 Python 环境中,需要使用dashboard.show()来启动一个服务器,并在浏览器中查看面板。 这只是 HvPlot 功能的冰山一角。...HvPlot 结合其他库,如 Panel、Datashader 和 GeoViews,可以实现更加复杂和强大的数据可视化。

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    6个令人称赞的Python可视化库

    交互式工具:提供了交云式界面,如可以缩放和拖动的图表。动画支持:可以创建动画图表,展示数据随时间的变化。扩展性:可以通过扩展包支持更多的功能,如3D绘图等。...交互式图表:虽然 Seaborn 本身不支持交互式图表,但它可以与交互式图表库(如 Plotly 或 Bokeh)结合使用,以创建交互式图形。...它们也可以在 Jupyter 笔记本中呈现。开源:Bokeh 是一个开源项目,在 Berkeley Source Distribution (BSD) 许可证下分发。...Bokeh 允许用户创建各种类型的图表,包括线图、散点图、柱状图、热图等,而且这些图表都可以在 Web 浏览器中交互式地操作。...丰富的自定义选项和交互功能:Pygal 提供了丰富的自定义选项,允许用户调整图表的颜色、字体、轴标签等,同时支持添加数据标签、图例、注释、动画效果和交互功能。

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    高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

    重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务,如标记轴,调整限制,更新绘图标题,保存图片和调整图例。...定制化绘图 假设你对这个绘图的要点很满意,下一步就是定制它。使用pandas绘图功能定制(如添加标题和标签)非常简单。但是,你可能会发现自己的需求在某种程度上超越该功能。...在这个例子中,我们将绘制一条平均线,并显示三个新客户的标签。下面是完整的代码和注释,把它们放在一起。...在示例代码中,经常看到像1,2这样的变量。我觉得使用命名的参数,之后在查看代码时更容易理解。 用sharey = True这个参数,以便yaxis共享相同的标签。...还指定了分辨率dpi和bbox_inches =“tight”来尽量减少多余的空格。 结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。

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    高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

    重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务,如标记轴,调整限制,更新绘图标题,保存图片和调整图例。...定制化绘图 假设你对这个绘图的要点很满意,下一步就是定制它。使用pandas绘图功能定制(如添加标题和标签)非常简单。但是,你可能会发现自己的需求在某种程度上超越该功能。...在这个例子中,我们将绘制一条平均线,并显示三个新客户的标签。 下面是完整的代码和注释,把它们放在一起。...在示例代码中,经常看到像1,2这样的变量。我觉得使用命名的参数,之后在查看代码时更容易理解。 用sharey = True这个参数,以便yaxis共享相同的标签。...还指定了分辨率dpi和bbox_inches =“tight”来尽量减少多余的空格。 结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。

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    一文掌握Pandas可视化图表

    中文字符显示问题》 # 标题 df.plot.bar(title='标题',) 图例 通过参数legend可以设置图例,默认是显示图例的,可以不显示或者显示的图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar...(legend=False) # 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') 坐标轴文字 细心的朋友可能会发现,在上图中x轴标签数字显示是躺着的,怎么坐起来呢?...那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) 网格线 默认情况下图表是不显示网格线的,我们可以通过参数grid来设置其显隐 # 网格线 df.plot.bar...# 绘图引擎 import pandas_bokeh pandas_bokeh.output_notebook() df.plot.bar(backend='pandas_bokeh') # 绘图引擎...,填充颜色可以很好地突出趋势信息,一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。

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    你知道怎么用Pandas绘制带交互的可视化图表吗?

    (kind="line") #等价于 df.plot_bokeh.line() 折线图 在绘制过程中,我们还可以设置很多参数,用来设置可视化图表的一些功能: kind : 图表类型,目前支持的有...:True panning:启用/禁用平移,默认值:True fontsize_label/fontsize_ticks/fontsize_title/fontsize_legend:设置标签、刻度、标题或图例的字体大小...( figsize=(800, 450), # 图的宽度和高度 y="苹果", # y的值,这里选择的是df数据中的苹果列 title="苹果", # 标题 xlabel...(rangetool=True) 带有范围滚动条的折线图 2....bin 边缘,包括最右边的边缘,允许不均匀的 bin 宽度,如果 bins 是字符串,则它定义用于计算最佳 bin 宽度的方法,如histogram_bin_edges所定义 histogram_type

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    使用 Bokeh 实现动态数据可视化:从基础到高级应用

    添加更多的图形元素除了折线图之外,Bokeh还支持添加其他类型的图形元素,如散点图、柱状图、区域图等。用户可以根据自己的需求选择合适的图形元素来呈现数据。...自定义样式和布局Bokeh允许用户对绘图的样式和布局进行高度定制。用户可以调整图形的颜色、线型、填充色等属性,以及标题、标签、图例等元素的样式和位置。...添加更多的图形元素除了折线图之外,Bokeh还支持添加其他类型的图形元素,如散点图、柱状图、区域图等。用户可以根据自己的需求选择合适的图形元素来呈现数据。...自定义样式和布局Bokeh允许用户对绘图的样式和布局进行高度定制。用户可以调整图形的颜色、线型、填充色等属性,以及标题、标签、图例等元素的样式和位置。...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。

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    『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

    图例 通过参数legend可以设置图例,默认是显示图例的,可以不显示或者显示的图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar(legend=False) ?...# 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') ? 坐标轴文字 细心的朋友可能会发现,在上图中x轴标签数字显示是躺着的,怎么坐起来呢?...那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) ?...绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然,在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...面积图 面积图又称区域图,是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充,填充颜色可以很好地突出趋势信息,一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。

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