看完本篇你将学会： 使用Bokeh可视化数据 自定义和组织可视化 为可视化添加交互性 ▍Bokeh的使用步骤 Bokeh在使用上有一个固定的操作顺序，因此，只要你熟悉了这个流程（模板），就可以快速了解并入门...在此步骤中，你可以自定义比如标题，刻度线等的所有内容，你还可以设置一组工具，以便与你的可视化进行各种用户交互。 步骤 4：连接并绘制数据 接下来，你将使用Bokeh的渲染器（可视化图）来塑造数据。...在这里，你可以灵活地使用许多可用的标记和形状选项从头开始绘制数据，所有这些都可以轻松定制，有极高的创作自由。...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。...单击 在单击模式下，我们只能单个地挑选某一个点（即某一场比赛），然后可以通过高亮来清洗的观察和比较分析。比如下图中，我们随机在左图选择一个点，也会在右图自动地出现相应的点。 ?
作者：屈希峰 来源：大数据DT（ID：bigdatadt） 01 概述 散点图（Scatter）又称散点分布图，是以一个变量为横坐标，另一个变量为纵坐标，利用散点（坐标点）的分布形态反映变量统计关系的一种图形...▲图1 散点数据的相关性 在Python体系中，可使用Scipy、Statsmodels或Sklearn等对离散点进行回归分析，归纳现有数据并进行预测分析。...(`~bokeh.models.sources.ColumnDataSource`) : Bokeh专属数据格式 **kwargs: 其他自定义属性；其中标记点类型marker默认值为：“marker=...代码示例③再次对前面提到的鸢尾花的数据集进行分析，图5中x轴为花瓣长度，y轴为花瓣宽度，据此可以将该散点数据聚类为3类。同时，该段代码展示了常规图形的绘制流程，含x、y轴的标签。...上述代码包含数据预处理、自定义绘图属性、数据标记、交互式显示等较为复杂的操作，不作为本文重点；读者仅需要知道通过哪些代码可以实现哪些可视化的效果即可。
这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表（dashboard）留了一些空间，不过这次要讲的包中，许多都可以很好地支持 3D 图和商业报表。...Matplotlib 是比较低级的库，但它所支持的自定义程度令人难以置信（所以不要简单地将其排除在演示所用的包之外！），但还有其它更适合做展示的工具。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...我只创建了不带坐标标签的条形图，以及无法删掉线条的「散点图」。...图形和网络不是我的专业领域，但 Networkx 可以快速简便地用图形表示网络之间的连接。
虽然学生乐于使用可视化技术探索并解释问题，但他们中的大多数对于使用D3创建美丽的自定义可视化不太感兴趣。根据之前教授这门课的教授反馈来看，在这么短的时间内教授D3是不可能的。...为此，我介绍了可视化库Bokeh和Plot.ly，利用它们可以轻松实现交互式数据可视化。...对于时间序列可视化分配，学生可以选择使用Bokeh或 plot.ly来实现多线图(multi line charts)，热图(heatmaps)，动画气泡图(animated bubble charts...使用plot.ly创建的可视化示例 图片来源：PolicyViz Bokeh中的交互式可视化 图片来源：Christine Doig 可视化树，图和网络 在讨论分层数据可视化的技术时，我很高兴地展示树状图可视化技术...igraph有许多不同的选项可以帮助用户尝试配置图形，但是设置起来很不方便，因此许多学生在使用时遇到了问题。另一方面，plot.ly使用顺畅，但在自定义网络图方面几乎没有选择。
虽然学生乐于使用可视化技术探索并解释问题，但他们中的大多数对于使用D3创建美丽的自定义可视化不太感兴趣。根据之前教授这门课的教授反馈来看，在这么短的时间内教授D3是不可能的。...为此，我介绍了可视化库Bokeh和Plot.ly，利用它们可以轻松实现交互式数据可视化。...对于时间序列可视化分配，学生可以选择使用Bokeh或 plot.ly来实现多线图(multi line charts)，热图(heatmaps)，动画气泡图(animated bubble charts...▲Bokeh中的交互式可视化，图片来源：Christine Doig 04 可视化树，图和网络 在讨论分层数据可视化的技术时，我很高兴地展示树状图可视化技术，并将其与节点链接图进行了比较。...igraph有许多不同的选项可以帮助用户尝试配置图形，但是设置起来很不方便，因此许多学生在使用时遇到了问题。另一方面，plot.ly使用顺畅，但在自定义网络图方面几乎没有选择。
样式： 我们可以控制图表，我们可以使用自定义 Javascript 轻松修改图表。...使用Bokeh，我们可以轻松地将大数据可视化并以吸引人的优雅方式创建不同的图表。 在哪使用Bokeh图 有很多可视化库，为什么我们只需要使用Bokeh？ 我们可以使用 Bokeh 库在网页上嵌入图表。...Bokeh模型 Bokeh图 Bokeh应用 Bokeh服务器 Bokeh模型 Bokeh模型提供低级接口，为应用程序开发人员提供高端灵活性 Bokeh图 Bokeh绘图提供了一个用于创建视觉符号的高级界面...界面创建图表的步骤是： 准备数据 创建一个新的情节 为您的数据添加渲染，以及您对绘图的可视化自定义 指定生成输出的位置（在 HTML 文件中或在 Jupyter Notebook 中） 显示结果 Python...df_user.plot_Bokeh.barh(title='Users: Won or Defeat') Bokeh中的双向条形图 从图表中，我们可以轻松区分用户是被击败还是赢得了比赛。
它的优势在于能够创建交互式的网站图，它可以很容易地输出为JSON对象、HTML或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...5. pygal 与Bokeh和Plotly一样，pygal提供可以嵌入Web浏览器的交互式图。它的主要区别在于能够将图表输出为SVG格式。如果你使用较小的数据集，SVG格式的图像就可以了。...7. geoplotlib geoplotlib是一个用于创建地图和绘制地理数据的工具库。可以使用它来创建各种地图类型，例如等值线，热图和点密度贴图。...你可以根据热图或树形图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。 10....智能默认样式：创建一个漂亮的图表，只需要很少的自定义变量。 简单的API：使API尽可能直观且易于学习。
pip install bokeh 散点图 散点图中散景可以使用绘图模块的散射（）方法被绘制。这里分别传递 x 和 y 坐标。...条形图可以有水平条和垂直条两种类型。...每个都可以分别使用绘图界面的 hbar() 和 vbar() 函数创建。...'total_bill'], top=data['tip']) # 展示模型 show(graph) 输出: 交互式数据可视化 Bokeh 的主要功能之一是为绘图添加交互性。...这些为绘图提供了一个交互界面，允许更改绘图参数、修改绘图数据等。让我们看看如何使用和添加一些常用的小部件。 按钮 这个小部件向绘图添加了一个简单的按钮小部件。
它适用于统计数据可视化，可以轻松绘制各种统计图表，如箱线图、热力图等。Plotly：Plotly是一种交互式可视化库，可以创建交互式的图表和仪表板。...Python轻松地进行数据可视化，帮助我们更好地理解数据、发现趋势和模式，并有效地传达信息。...它适用于统计数据可视化，可以轻松绘制各种统计图表，如箱线图、热力图等。Plotly：Plotly是一种交互式可视化库，可以创建交互式的图表和仪表板。...自定义可视化除了使用现有的可视化工具和库外，还可以通过编程自定义可视化，以满足特定需求或实现创新的效果。Python提供了丰富的绘图功能和图形库，可以通过编写代码创建各种复杂的可视化图表。...开发交互式应用：使用诸如Bokeh和Dash等工具，可以开发交互式的数据可视化应用程序，使用户能够通过图形界面与数据进行交互，并动态地改变可视化效果。
Pandas （资料数量：15089； 贡献者：762） Pandas是一个Python软件包，可以处理“标记”（labeled）和“关联”（relational）数据，简单直观。...使用者可以通过它快速简便地完成数据操作，聚合和可视化。 ?...是SciPy Stack另一个核心软件包和Python库，可以轻松生成简单而强大的可视化功能。...你可以使用它实现各种可视化： 线路图 散点图; 条形图和直方图; 饼状图; 茎叶图 等值线图 向量场图 频谱图 还可以使用Matplotlib创建标签，网格，图例和许多其他格式化字符。...Bokeh的主要关注点是交互性，所以它可以通过现代浏览器以数据驱动文档（d3.js）的方式进行演示。 7.
柱状图（条形图） 3. 散点图 4. 点图 5. 阶梯图 6. 饼图 7. 直方图 8. 面积图 9. 地图 10. 其他 0....') 目前这个绘图方式支持的可视化图表有以下几类： 折线图 柱状图（条形图） 散点图 点图 阶梯图 饼图 直方图 面积图 地图 1....，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。...散点图 散点图需要指定x和y，以下参数可选： category：确定用于为散点着色的类别对应列字段名 kwargs **：bokeh.plotting.figure.scatter 的可选关键字参数...([[data_table, p_scatter]], plot_width=400, plot_height=350) 表格与散点图 我们还可以传递一些参数比如 散点的大小之类的（用某列的值） #
Python 中有许多强大的库用于数据可视化，其中 Bokeh 就是一款备受推崇的工具之一。Bokeh 提供了丰富的功能和灵活性，使得用户可以轻松创建动态、交互式的数据可视化。什么是 Bokeh？...常见的 Glyph 包括点、线、矩形等。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。...通过 Bokeh，我们可以轻松创建具有丰富交互性的动态数据可视化，让用户能够更好地探索和理解数据。...数据更新当数据源中的数据发生变化时，可以通过修改数据源的数据来更新可视化图表。Bokeh 会自动检测数据的变化并更新图形元素。...通过本文的介绍，读者可以全面了解 Bokeh 库的功能和用法，为实现动态数据可视化提供了有力的工具和技术支持。我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！
当导出到pyviz.org网站上的静态HTML页面时，您将只看到一个图。当将此代码作为Jupyter笔记本运行时，您应该逐个单元地执行它以依次查看每个操作的效果。...累积数据的能力允许对最近的数据历史执行操作，而绘制后端（例如散景）可以通过仅发送最新的补丁来优化绘图更新。...如果数据是DataFrame，我们可以指定是否还要使用DataFrame````index。...真实的例子¶ 使用Pipe和Buffer流我们可以非常容易地创建复杂的流图。除了我们在本指南中介绍的玩具示例之外，还有必要查看使用真实，实时，流数据的一些示例。...[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
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