将python列表中的数据绘制成线图非常简单，而且图表是交互式的，能够缩放、平移、保存等其他功能。...", line_width=2) # 显示图表 show(p) 上面的例子绘制了一个折线图，简单地展示了bokeh.plotting模块绘图的流程。...柱状图等 显示或保存图表 show()函数用来自动打开生成的HTML文件，save()函数用来保存生成的html文件 如果想在一张图里绘制多个数据表，则可以重复上面第4步。...show(p) 有时候，绘制图表不光要知道数据点在x、y轴的位置，而且要赋予数据点颜色、大小等属性，展示数据点的其它含义，如下： import numpy as np from bokeh.plotting...show(p) 绘制股票价格走势图，这类是关于时间序列的图表： import numpy as np from bokeh.plotting import figure, output_file,
尽管Matplotlib可以满足我们在Python中绘制图形时的所有需求，但有时使用它创建漂亮的图表有时会很耗时。好吧，有时候我们可能想向老板展示一些东西，以便拥有一些漂亮且互动的情节。...在开始用于pandas_bokeh绘制数据之前，我们需要将输出设置为笔记本，这将适用于Jupyter / iPython笔记本。...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。...kind您想绘制哪种类型的图表？当前，pandas_bokeh支持以下图表类型：线，点，步，散点图，条形图，直方图，面积，饼图等。...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。
定制化和进阶功能 Matplotlib的子图和定制化 Matplotlib允许你在同一图表上绘制多个子图，通过plt.subplot实现。...避免绘制过多数据点： 对于大型数据集，可以通过降采样等方法减少数据点的数量。 异步渲染： 在一些情况下，使用异步渲染可以提高交互性图表的响应速度。...以下是一个简单的Bokeh动态图表的例子： from bokeh.plotting import figure, curdoc from bokeh.models import ColumnDataSource...Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly都提供了保存图表的功能，可以将图表保存为图片或HTML文件。...# 保存Matplotlib图表 plt.savefig('my_plot.png') # 保存Bokeh图表 from bokeh.io import output_file, save output_file
今天小编总结归纳了若干个常用的可视化图表，并且通过调用plotly、matplotlib、altair、bokeh和seaborn等模块来分别绘制这些常用的可视化图表，最后无论是绘制可视化的代码，还是会指出来的结果都会通过调用...lib in libs: show_plot(kind=lib) 对于双排式的展示方式而言，col1也就是左边，放置的是matplotlib、plotly、以及pandas绘制出来的图表...，右边也就是col2也就是右边，放置的是seaborn、altair以及bokeh绘制出来的图表，而上述代码中调用的show_plot()函数代码如下 # 生成图表 def show_plot(kind...是一系列if...else...的判断，当绘制图表的模块是matplotlib时就调用对应的matplotlib_plot()函数，当绘制图表的模块是seaborn时就调用对应的sns_plot()函数...我们来看其中一个函数sns_plot()的具体逻辑，代码如下 def sns_plot(chart_type: str, df): """ 生成seaborn绘制的图表 """ fig
最近在查找可视化优质资源时发现一个优秀绘制统计图表的第三方库-iqplot,该库是基于Python语言的，其所提供的图表类型虽然不多，但在科研学术绘图任务中出现的频次较多，本期就其基本情况和可绘制的图表类型做一个简单介绍...，主要内容如下： Python-iqplot库介绍 Python-iqplot库示例演示 Python-iqplot库介绍 Python的iqplot库是基于功能更加强大的bokeh库上，但其所绘制的图表又是我们常见的统计图表...更多详细内容查看：Python-iqplot库官网[1] Python-iqplot库示例演示 这一部分，小编将列举Python-iqplot库所能绘制的图表类型，让读者对其有一定的了解。...bokeh.io bokeh.io.output_notebook() p_box = iqplot.box(data=df, q="mpg", cats="origin", title="box"...(p) ECDF 02 更多样例小伙伴们可参考：Python-iqplot库样例[2] 总结 今天小编介绍一个小众的Python绘制单变量或者分类数据的可视化库，对一些出现频次较高的科研图表来说不失为一个不错的绘图选择哦
最后，我们展示了所做的图表。...这个直方图非常混乱，因为有 16 家航空公司在同一图表上绘制！ 如果想比较航空公司，由于信息重叠，这几乎是不可能的。 幸运的是，我们可以添加小部件（widgets）以使绘图更清晰并实现快速比较。...该视频显示了我们可以使用 Bokeh 制作的图表范围，从直方图和密度图，到我们可以按列排序的数据表，再到完全交互式地图。...此外，我们可以将此框架重新用于未来的项目，因此我们在规划阶段的初始投资将获得回报。 要设置 Bokeh 应用程序，我创建一个父目录来保存名为 bokeh_app 的所有内容。...从个人经验来看，我也看到了 Bokeh 应用程序在传达结果方面的有效性。 虽然制作完整的仪表板需要做很多工作，但结果是值得的。 此外，一旦我们有了一个应用程序，可以将该框架重新用于其他项目。
Bokeh可以像D3.js那样创建简洁漂亮的交互式可视化效果，即使是非常大型的或是流数据集也可以进行高效互动。Bokeh可以帮助所有人快速方便地创建互动式的图表、控制面板以及数据应用程序。...可视化图表 为了更好地理解这些步骤，让我用下面的例子来演示一下： 图表范例-1：使用Bokeh创建一个柱状图并在Web浏览器上显示 我们将遵循上述列出的步骤来创建一个图表： 在上面的图表中，你可以看到顶部的工具选项...然后，按照上述步骤在ipythonNotebook文档中进行图表可视化。 图表范例-3：创建一个线图到Bokeh服务器 在绘制可视化图表到Bokeh服务器之前，你首先需要运行服务器。...在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点： 图表有更多的受众 可对大数据集进行交互式可视化 可根据数据流自动更新图表 创建控制面板和应用程序 开始在Bokeh服务器上绘图之前，我先运行了“bokeh-server...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
Plotly backend Plotly的好处是，它基于Javascript版本的库写出来的，因此生成的Web可视化图表，可以显示为HTML文件或嵌入基于Python的Web应用程序中。...下面的代码绘制了数据集中两个要素之间的关系。...fig = data[['Alcohol', 'Proline']].plot.scatter(y='Alcohol', x='Proline') fig.show() 如果将鼠标悬停在图表上，可以选择将图表下载为高质量的图像文件...jupyter_bokeh 下面我们使用Bokeh backend重新创建刚刚plotly实现的的散点图。...Bokeh还具有plot_grid函数，可以为多个图表创建类似于仪表板的布局，下面在网格布局中创建了四个图表。
之前咱们介绍过Pandas可视化图表的绘制《『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表》，不过它是依托于matplotlib，因此无法进行交互。...") 当然在使用的时候，记得先设置 绘制后端为pandas_bokeh import pandas as pd pd.set_option('plotting.backend', 'pandas_bokeh...(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...(layout) 替代仪表板布局 以上就是本次全部内容，通过这部分的学习，我们发现Pandas除了结合matplotlib常规绘图外，还可以通过bokeh绘图后端快速绘制可交互的图表，用起来非常方便...当然，如果想更深入了解或者定制化这些可视化图表，可能需要对bokeh有更多的了解，这块查阅官网资料即可！
Bokeh 是一个强大的 Python 可视化库，它提供了丰富的功能，使得在浏览器中呈现交互式图表和大规模数据集变得轻而易举。...ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))# 创建绘图对象p = figure(title="大规模数据可视化示例", plot_width=800, plot_height=400)# 绘制折线图...接着，我们创建了一个绘图对象，并绘制了一条折线图，最后将图表输出到 HTML 文件中并显示出来。...通过遵循这些最佳实践，你可以更加高效地使用 Bokeh 实现大规模数据可视化，并创建出令人印象深刻的交互式图表。...首先，我们学习了如何使用 Bokeh 创建静态图表，并通过示例代码演示了如何绘制折线图并将其输出到 HTML 文件中。
Matplotlib Matplotlib不必多说，它是最流行的Python可视化库，可以绘制二维、三维、动态、交互等任何图表，也是Seaborn等众多可视化库的底层依赖。...学习文档：https://matplotlib.org/ Matplotlib的特点是图表功能齐全，可定制化强，一般专业的新闻图表、科研图表、出版图表、企业图表都可以用Matplotlib绘制。...Bokeh Bokeh主打web交互式可视化，图表不再是冷冰冰的图片，而是可以随意去调整的可视化交互工具，比如创建看板、应用、网页，都可以轻松实现，你也可以在jupyter notebook上去展示Bokeh...import pandas as pd from bokeh.palettes import tol from bokeh.plotting import figure, show N = 10...plotly绘制的图表相对比较美观，适合商用展示，且它的图表可以基于web，能进行多元化的交互操作。 其次plotly可定制化也非常强，类似于matplotlib，你可以对图表做任何细节的修改。
Bokeh可以像D3.js那样创建简洁漂亮的交互式可视化效果，即使是非常大型的或是流数据集也可以进行高效互动。Bokeh可以帮助所有人快速方便地创建互动式的图表、控制面板以及数据应用程序。...可视化图表 为了更好地理解这些步骤，让我用下面的例子来演示一下： 图表范例-1：使用Bokeh创建一个柱状图并在Web浏览器上显示 我们将遵循上述列出的步骤来创建一个图表： ? ?...然后，按照上述步骤在ipythonNotebook文档中进行图表可视化。 ? ? 图表范例-3：创建一个线图到Bokeh服务器 在绘制可视化图表到Bokeh服务器之前，你首先需要运行服务器。...在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点： 图表有更多的受众 可对大数据集进行交互式可视化 可根据数据流自动更新图表 创建控制面板和应用程序 开始在Bokeh服务器上绘图之前，我先运行了“bokeh-server...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。我将使用该数据来绘图。 在这里，我们将使用补丁绘图，让我们看看下面的命令： ? ?
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。...Bokeh的优势在于其丰富的交互功能和高效的渲染能力，适合处理大规模数据。高级功能与比较除了基本的绘图功能外，这些库还提供了许多高级功能和定制选项，使用户能够创建更复杂、更具表现力的图表。...(x, y)# 在第三个子图中绘制正切波y = np.tan(x)axs[1, 0].plot(x, y)# 在第四个子图中绘制正弦和余弦波axs[1, 1].plot(x, np.sin(x), label...交互式可视化: 如果需要创建交互式和动态的可视化图表，Plotly和Bokeh是更合适的选择。它们提供了丰富的交互功能，使用户能够通过悬停、缩放和选区等方式与数据进行交互。...Web集成: 如果需要将可视化图表嵌入到Web应用中，Plotly和Bokeh是更好的选择。它们支持在Web应用中使用，并且可以轻松地与前端框架集成。
自动处理分类数据：Seaborn 能够自动处理分类数据，使得绘制分类数据的分布和关系变得简单。...热图和集群图：Seaborn 可以绘制热图（heatmap）来展示变量之间的关系，以及使用集群图（clustermap）来展示数据集的层次结构。...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。...以下是 Bokeh 的一些核心特性：交互性：Bokeh 提供了丰富的交互性选项，使用户能够在图表上进行缩放、平移、选择数据点等操作。...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。
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。...from Bokeh.models import HoverTool, ColumnDataSource 绘制图表的语法 使用Pandas Bokeh 现在，通过以下代码将Bokeh绘图库用于 Pandas...下图显示了图表在内置主题中的外观。在这里，我采取了不同主题的折线图。 运行以下代码以使用内置主题绘制图表。 图表样式 为了增强图表，我们可以使用不同的属性。...将用hist来绘制直方图。...如果您希望以网格方式绘制图形，请使用**gridplot()**函数。 如果您希望图表以最佳方式放置，请使用**layout()**函数 取一个虚拟数据。
这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。...2.1 Bokeh Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。...官网链接：https://bokeh.org/ GitHub链接：https://github.com/bokeh/bokeh Github Star：13.4k 2.2 pyecharts Echarts...(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。...Altair的API是简单、友好的，它建立在强大的Vega-Lite可视化语法之上，让我们可以使用最少的代码绘制出漂亮的可视化图表。 ? ?
在之前的一篇文章当中，小编当时分享了如何用Python当中的gif模块来制作gif格式的图表， 厉害了，用Python绘制动态可视化图表，并保存成gif格式 今天小编再给大家来介绍一种制作gif格式图表的新方法...下载和导入数据库 我们这次用到的数据集是bokeh模块自带的数据集，通过下面这一行代码直接就可以下载 import bokeh bokeh.sampledata.download() 然后导入后面要用到的数据集...data = filter_loc('United States of America') data.head() output 先绘制若干张静态的图表 我们可以先绘制若干张静态的图表，然后将这几张图表合成一张...，其中的参数是年份，逻辑很简单，我们是想根据年份来筛选出数据，然后根据筛选出的数据来绘制图表，每一年的图表不尽相同 years = [i for i in set(data.Year) if i 绘制出相对应的图表 def run(year): # 通过年份来筛选出数据 df = data[data.Year == year
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