文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

你知道怎么用Pandas绘制带交互的可视化图表吗？

figsize : 图的宽度和高度 title : 设置标题 xlim / ylim：为 x 和 y 轴设置可见的绘图范围（也适用于日期时间 x 轴） xlabel / ylabel : 设置 x 和...y 标签 logx / logy : 在 x/y 轴上设置对数刻度 xticks / yticks : 设置轴上的刻度 color：为绘图定义颜色 colormap：可用于指定要绘制的多种颜色 hovertool...（整数或“15pt”形式的字符串） rangetool启用范围工具滚动条，默认False kwargs **：bokeh.plotting.figure.line 的可选关键字参数 df.plot_bokeh.line...(rangetool=True) 带有范围滚动条的折线图 2....，我们也可通过指定参数x来设置x轴；另外，我们还可以通过关键字kind="barh"或访问器plot_bokeh.barh来进行条形图绘制。

4.8K30

使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴

使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import..."""设置坐标轴的格式""" # 设置主刻度, 每6个月一个刻度 fmt_half_year = mdates.MonthLocator(interval=6) ax.xaxis.set_major_locator...设置次刻度，每个月一个刻度 fmt_month = mdates.MonthLocator() # 默认即可 ax.xaxis.set_minor_locator(fmt_month) # 设置 x 坐标轴的刻度格式...ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m")) # 设置横坐标轴的范围 datemin = np.datetime64(data...mdates.DateFormatter('%Y-%m') ax.format_ydata = lambda x : f'$x:.2f$' ax.grid(True) """自动调整刻度字符串""" # 自动调整 x 轴的刻度字符串

5.9K00
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别？怎样用Python绘制？

    其中分类轴表示需要对比的分类维度，连续轴代表相应的数值，分为两种情况，一种是正向刻度值与反向刻度值完全对称，另一种是正向刻度值与反向刻度值反向对称，即互为相反数。...x (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 柱中心x轴坐标 width (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...y (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 柱中心y轴坐标 height (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...` ) :柱的高度（宽度） right (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) :柱右侧边界x轴坐标 left (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...` ) :柱左侧边界x轴坐标 代码示例 2-29 from bokeh.models import ColumnDataSource from bokeh.palettes import Spectral6

    4K10

    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）

    其中分类轴表示需要对比的分类维度，连续轴代表相应的数值，分为两种情况，一种是正向刻度值与反向刻度值完全对称，另一种是正向刻度值与反向刻度值反向对称，即互为相反数。...x (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 柱中心x轴坐标 width(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...y(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 柱中心y轴坐标 height(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...` ) :柱的高度（宽度） right(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) :柱右侧边界x轴坐标 left (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...` ) :柱左侧边界x轴坐标 代码示例 2-29 1from bokeh.models import ColumnDataSource 2from bokeh.palettes import Spectral6

    5.3K10

    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）

    其中分类轴表示需要对比的分类维度，连续轴代表相应的数值，分为两种情况，一种是正向刻度值与反向刻度值完全对称，另一种是正向刻度值与反向刻度值反向对称，即互为相反数。...x (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 柱中心x轴坐标 width(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...y(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 柱中心y轴坐标 height(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...` ) :柱的高度（宽度） right(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) :柱右侧边界x轴坐标 left (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...` ) :柱左侧边界x轴坐标 代码示例 2-29 1from bokeh.models import ColumnDataSource 2from bokeh.palettes import Spectral6

    7.4K21

    统计图表这么多？！这个小众可视化工具有点强~~

    最近一直在整理统计图表的绘制方法，发现Python中除了经典Seaborn库外，还有一些优秀的可交互的第三方库也能实现一些常见的统计图表绘制，而且其还拥有Matplotlib、Seaborn等库所不具备的交互效果...Python-HoloViews库作为一个开源的可视化库，其目的是使数据分析结果和可视化完美衔接，其默认的绘图主题和配色以及较少的绘图代码量，可以使你专注于数据分析本身，同时其统计绘图功能也非常优秀。...bokeh.sampledata import autompg hv.extension('bokeh') df = autompg.autompg_clean bw = hv.BoxWhisker(...import flowers from holoviews.operation import gridmatrix ds = hv.Dataset(flowers) grouped_by_species...= ds.groupby('species', container_type=hv.NdOverlay) grid = gridmatrix(grouped_by_species, diagonal_type

    57830

    统计图表这么多？！这个可视化工具太赞了~~

    最近一直在整理统计图表的绘制方法，发现Python中除了经典Seaborn库外，还有一些优秀的可交互的第三方库也能实现一些常见的统计图表绘制，而且其还拥有Matplotlib、Seaborn等库所不具备的交互效果...Python-HoloViews库作为一个开源的可视化库，其目的是使数据分析结果和可视化完美衔接，其默认的绘图主题和配色以及较少的绘图代码量，可以使你专注于数据分析本身，同时其统计绘图功能也非常优秀。...bokeh.sampledata import autompg hv.extension('bokeh') df = autompg.autompg_clean bw = hv.BoxWhisker(...import flowers from holoviews.operation import gridmatrix ds = hv.Dataset(flowers) grouped_by_species...= ds.groupby('species', container_type=hv.NdOverlay) grid = gridmatrix(grouped_by_species, diagonal_type

    1.2K20

    用Python进行美丽而轻松的绘图— Pandas + Bokeh

    这是一个名为的库Pandas-Bokeh，该库直接使用Pandas并使用Bokeh渲染数据。语法非常简单，我相信您可以立即开始使用它！ 条形图示例 让我使用一个示例来演示该库。...我将在后面解释为什么我们需要这样做，这是因为pandas_bokeh支持其他输出位置。 pandas_bokeh.output_notebook（） ? 好的。我们现在可以绘制数据框。...x和y简单地输入Pandas数据框的列名称 xlabel并且ylabelx轴和y轴的标签 title 图表标题. 因此，您已经看到创建这样一个美丽的情节是多么容易。更重要的是，它是交互式的。...figsize在元组中定义图的大小（宽度，高度） xlim和分别ylim定义x轴和y轴的默认范围。在这里，我仅设置y轴。...因此，该图表将被保存并输出到可以保留和分发的HTML文件中。 ? 在本文中，我演示了如何使用该pandas_bokeh库以极其简单的代码但具有交互功能的精美演示来端对端绘制Pandas数据框。

    2.8K20

    手把手|在Python中用Bokeh实现交互式数据可视化

    ◆ ◆ ◆ 什么是Bokeh Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。...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...= {"y": [1, 2, 3, 4, 5]} #输出到Line.HTML output_file("lines.html", title="line plot example") #创建一个新的含有标题和轴标签的窗口在线窗口...同时，你也可以看到多个图表选项（图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等）和各种图表的范例。...BoxPlot, output_notebook, show data=df[['petal_length','sepal_length']] #输出到电脑屏幕上 output_notebook() #创建一个新的含有标题和轴标签的窗口在线窗口

    11.6K50

    教你轻松玩转 Bokeh 可视化

    python中的bokeh包也是作图神器，现在了解到了如何作散点图和柱形图，先记录一波。 Bokeh 专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化python库。...Bokeh接口 Charts:高层接口，以简单的方式绘制复杂的统计图- Plotting:中层接口，用于组装图形元素- Models:底层接口，为开发者提供最大灵活性首先bokeh图举例如下： 个人认为绘图的基本框架可以为...Y轴） - zoom_in：通过鼠标点击缩放 - reset：重置 - save：保存 - hover：用于设置显示内容(提示框) （先加载 from bokeh.models import...绘制散点图 p.circle(x,y, #x轴、y轴值 size,color,alpha, #点的大小、颜色、透明度 #（注意，这里的...具体查看图1中x某些点与y1的关系时，可以相应展示出图2中x这些点与y2的关系） 构造数据： from bokeh.layouts import gridplot x=list(range(11))

    3.1K20

    什么是折线图？怎样用Python绘制？怎么用？终于有人讲明白了

    在折线图中，一般水平轴（x轴）用来表示时间的推移，并且间隔相同；而垂直轴（y轴）代表不同时刻的数据的大小。如图0所示。 ? ▲图0 折线图 02 实例 折线图代码示例如下所示。...legend (str) : 图元的图例。 x_range_name (str) : x轴范围名称。 y_range_name (str) : y轴范围名称。...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。...第17行定义了x轴刻度的间隔以及中间刻度数，读者可以尝试将num_minor_ticks=10的显示效果与图8进行对比；第18行定义了y轴的数据显示格式。...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。擅长Flask、MongoDB、Sklearn等技术，实践经验丰富。

    2.8K10

    交互式数据可视化,在Python中用Bokeh实现

    在本文中，我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径，以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。...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...综合Bokeh的优点及其面临的挑战，Bokeh是当前用于快速开发原型产品的理想工具。然而，如果你想在产品的环境下搞点新东西，D3.js可能仍然是你最好的选择。...同时，你也可以看到多个图表选项（图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等）和各种图表的范例。...绘图范例-2：将两种视觉元素合并在一张图中 绘图范例-3：为上图添加一个悬停工具和坐标轴标签 绘图范例-4：使用纬度和经度数据来绘制印度地图 注：我已经有一个CSV格式的印度边界的纬度和经度的多边形数据

    3.9K110

    干货 | Bokeh交互式数据可视化快速入门

    安装 在python中有多种安装Bokeh的方法，这里建议最简单的方法是使用Anaconda Python发行版，然后在命令行下输入以下命令： conda install bokeh 这里会安装Bokeh...开始绘图 Bokeh是一个大型库，具有非常多的功能，这里不细讲具体函数方法，只通过一些案例来展示Bokeh的使用流程和可视化界面。...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...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、...x, y2, legend="y=10^x^2", line_color="orange", line_dash="4 4") # 展示图表 show(p) 有时候，绘制图表不光要知道数据点在x、y轴的位置

    2.8K10

    可以的，“Pandas”现在也可以绘制交互式的图形了，来看看怎么做的吧？

    01 Plotly作为后端支持 我们可以使用第三方的可视化模块来做“Pandas”的后端支持，例如“Plotly”以及“Bokeh”等模块，进而便可以绘制出交互式的图形了，我们先来看一下“Plotly”...我们来将“Alcohol”和“Proline”两列做一个散点图，其中“Proline”列为X轴，“Alcohol”列为Y轴，代码如下 fig = data[['Alcohol', 'Proline']]...02 Bokeh作为后端支持 好了，我们来看一下用“Bokeh”作为后端支持的“Pandas”可视化该如何来操作，我们也同样来绘制一个散点图，通过不同的类别来区分的，代码如下 pd.options.plotting.backend...= 'pandas_bokeh' import pandas_bokeh from bokeh.io import output_notebook from bokeh.plotting import...“Bokeh”模块当中有“plot_grid”方法可以用来绘制仪表盘，例如下面的代码绘制出了四个图形，分别是一张散点图，3张直方图，代码如下 output_notebook() p1 = data.plot_bokeh.scatter

    1.1K40
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券