在折线图中，数据是递增还是递减、增减的速率、增减的规律（周期性、螺旋性等）、峰值等特征都可以清晰地反映出来。...▲图1 代码示例①运行结果 代码示例①仍以最简单的方式绘制第一张折线图。line()方法的参数说明如下。...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。...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。...知乎多个专栏（Python中文社区、Python程序员、大数据分析挖掘）作者，专栏累计关注用户十余万人。 本文摘编自《Python数据可视化：基于Bokeh的可视化绘图》，经出版方授权发布。
Bokeh 主要以其交互式图表可视化而闻名。Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 呈现其绘图，使用现代 Web 浏览器来呈现具有高级交互性的新颖图形的优雅、简洁构造。...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。...'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。...让我们看看可以添加的各种交互。 Interactive Legends click_policy 属性使图例具有交互性。 有两种类型的交互 隐藏：隐藏字形。...我们必须将自定义 JavaScript 函数传递给模型类的 CustomJS() 方法。 复选框 向图中添加标准复选框。
是一个用于创建静态、交互式和动画可视化的Python库。...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。...强大的功能：Altair 能够以声明式的方式创建漂亮的图表，适合数据科学家、数据分析师以及任何需要可视化数据的人。...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。
引言 最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python...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。正如下图所示，它说明了Bokeh如何将数据展示到一个Web浏览器上的流程。 ?...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。...图表 如上所述，它是一个高级接口，用于通过标准的可视化方式呈现信息。这些方式包括箱形图、柱状图、面积图、热图、甜甜圈图和许多其它图形。...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。
——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。...什么是BokehBokeh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。...图表 如上所述，它是一个高级接口，用于通过标准的可视化方式呈现信息。这些方式包括箱形图、柱状图、面积图、热图、甜甜圈图和许多其它图形。...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。
如何使用Python进行数据可视化：Matplotlib和Seaborn指南 数据可视化是数据科学和分析中不可或缺的一部分，而Python中的Matplotlib和Seaborn库为用户提供了强大的工具来创建各种可视化图表...Bokeh的交互性绘图 Bokeh是另一个强大的交互性绘图库，支持大规模数据集的交互式可视化。...结合使用Matplotlib/Seaborn和交互性库 你还可以结合使用Matplotlib或Seaborn与交互性库，以在静态图表中添加交互性元素，提供更丰富的用户体验。...总结 本文详细介绍了如何使用Python中的Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly等库进行数据可视化，并深入探讨了一系列主题，涵盖了从基础的静态图表到高级的交互性和动态可视化的方方面面...交互性和动态可视化： 介绍了Bokeh和Plotly这两个强大的交互性可视化库，展示了如何创建动态可视化和交互性图表，以更灵活地与数据进行互动。
Python 中的动态数据可视化：介绍 Bokeh 库在数据科学和可视化领域，动态数据可视化是一项关键技术，能够帮助数据科学家和分析师更好地理解数据、发现趋势，并与观众交互。...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？...Bokeh 的设计理念是通过将数据转换为可视化元素（如图形、图表等），使用户能够通过交互方式进行探索和理解数据。安装 Bokeh要开始使用 Bokeh，首先需要安装它。...添加交互性工具除了悬停工具之外，Bokeh还提供了许多其他交互性工具，如缩放、平移、选择、放大镜等。用户可以根据需要添加这些工具，以增强用户与数据可视化的交互性。...添加交互性工具除了悬停工具之外，Bokeh还提供了许多其他交互性工具，如缩放、平移、选择、放大镜等。用户可以根据需要添加这些工具，以增强用户与数据可视化的交互性。
—“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。...◆ ◆ ◆ 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。...图表 如上所述，它是一个高级接口，用于通过标准的可视化方式呈现信息。这些方式包括箱形图、柱状图、面积图、热图、甜甜圈图和许多其它图形。...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。
Bokeh简介 Bokeh是一款交互式可视化库，在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python（或其它语言），快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。...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...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。...如果你使用的是notebook环境，Bokeh可以在notebook中直接显示交互式图表，只要将output_file()函数替换为output_notebook()函数。...="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
转自量子位，作者乾明 GitHub 上，一份用 Python 做交互式图形的资源火了。...这一工具名为 Bokeh，官方介绍称，它能读取大型数据集或者流数据，以简单快速的方式为网页提供优美、高交互性能的图形。 比如，有人用它做出了这样的图： ? 有人做出了这样的图： ?...想要使用这一资源，最直接的办法是去 GitHub 上下载。...项目地址： https://github.com/bokeh/bokeh 不过，官方推荐的安装方式是使用 Anaconda Python 及其附带的 Conda 包管理系统，这是一个专门为 Python...、绘图、添加注释交互等等： ?
乾明 发自 凹非寺 GitHub上，一份用Python做交互式图形的资源火了。 这一工具名为Bokeh，官方介绍称，它能读取大型数据集或者流数据，以简单快速的方式为网页提供优美、高交互性能的图形。...+版本，在其他版本的Python上功能可能会受限。...想要使用这一资源，最直接的办法是去GitHub上下载。...项目地址： https://github.com/bokeh/bokeh 不过，官方推荐的安装方式是使用Anaconda Python及其附带的Conda包管理系统，这是一个专门为Python/R语言打造的数据科学平台...，下载地址： https://www.anaconda.com/distribution/ 在工具使用方面，官方也提供了详尽的用户指南，包括快速安装运行、了解基础概念、如何处理数据、绘图、添加注释交互等等
转自量子位，作者乾明 GitHub 上，一份用 Python 做交互式图形的资源火了。...这一工具名为 Bokeh，官方介绍称，它能读取大型数据集或者流数据，以简单快速的方式为网页提供优美、高交互性能的图形。...想要使用这一资源，最直接的办法是去 GitHub 上下载。...项目地址： https://github.com/bokeh/bokeh 不过，官方推荐的安装方式是使用 Anaconda Python 及其附带的 Conda 包管理系统，这是一个专门为 Python...、绘图、添加注释交互等等： 有人正在将 Bokeh 的用户指南汉化： https://github.com/DonaldDai/Bokeh-CN 在具体实现方面，官方提供了教程与示例： 教程是基于 Jupyter
Bokeh是一款基于浏览器的交互式绘图工具，在IPython Notebook中具有非常好的表现。...然后在浏览器中单击下图中红色箭头指向的菜单： ?...然后在单元格内编写下面的代码： from bokeh.plotting import figure, output_file, show from random import randrange # 生成测试数据...output_file('lines.html', title='lines') p = figure(title='lines', x_axis_label='x', y_axis_label='y') # 设置图例...单击上图中红色箭头所指，运行代码，生成的图片如下图所示，注意红色方框内有一些工具可以对图片进行缩放、平移或保存。 ?
Plotly Plotly[4]图形库提供了一种毫不费力的方式来创建交互式和高质量的图形。它提供了一系列类似于Matplotlib和Seaborn的图表类型，包括线图、散点图、面积图、条形图等等。...让我们考虑一下前面的用Matplotlib创建的条形图例子。...，柱状图会动态更新以反映过滤后的数据。...Bokeh Bokeh是一个高度灵活的交互式可视化库，专为网络浏览器设计。...推荐阅读(点击阅读)：Python Bokeh 库进行数据可视化实用指南 优点 Matplotlib的交互式版本 在交互式可视化方面，Bokeh作为与Matplotlib最相似的库脱颖而出。
将通过专注于几个具体的属性来评价一个可视化工具的优缺点： 互动性 你想要交互式可视化吗？像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表，用户可以探索和互动。...Plotly Plotly[4]图形库提供了一种毫不费力的方式来创建交互式和高质量的图形。它提供了一系列类似于Matplotlib和Seaborn的图表类型，包括线图、散点图、面积图、条形图等等。...让我们考虑一下前面的用Matplotlib创建的条形图例子。...，柱状图会动态更新以反映过滤后的数据。...Bokeh Bokeh是一个高度灵活的交互式可视化库，专为网络浏览器设计。 优点 Matplotlib的交互式版本 在交互式可视化方面，Bokeh作为与Matplotlib最相似的库脱颖而出。
这一工具名为Bokeh，官方介绍称，它能读取大型数据集或者流数据，以简单快速的方式为网页提供优美、高交互性能的图形。 比如，有人用它做出了这样的图： ? 有人做出了这样的图： ?...+版本，在其他版本的Python上功能可能会受限。...想要使用这一资源，最直接的办法是去GitHub上下载。...项目地址： https://github.com/bokeh/bokeh 不过，官方推荐的安装方式是使用Anaconda Python及其附带的Conda包管理系统，这是一个专门为Python/R语言打造的数据科学平台...，下载地址： https://www.anaconda.com/distribution/ 在工具使用方面，官方也提供了详尽的用户指南，包括快速安装运行、了解基础概念、如何处理数据、绘图、添加注释交互等等
本文将重点比较Bokeh和Altair这两个常用的Python数据可视化库，探讨它们的优缺点以及在不同场景下的适用性。...Bokeh 简介 Bokeh是一个交互式可视化库，它能够创建各种类型的交互式图表，包括散点图、线图、条形图等。Bokeh提供了丰富的工具，使用户能够在图表中进行缩放、平移和选择等操作。...交互性： Bokeh：Bokeh提供了丰富的交互工具，可以轻松地创建交互式图表，并且支持自定义交互行为。...使用Bokeh的circle方法添加散点数据，并指定图例标签、颜色和大小。 最后调用show函数显示图表。...通过以上示例和比较，我们可以看出，Bokeh和Altair都是功能强大的Python可视化库，它们各有优劣，选择合适的库取决于具体的需求和个人偏好。
此外，文章强调了可选参数的使用方式，如用户名、密码、端口号以及查询参数，帮助读者根据自己的需求灵活配置数据库连接。...我们将以一个动态更新的折线图为例，通过实际代码演示 Bokeh 的强大功能。什么是 Bokeh？Bokeh 是一个用于创建交互式可视化的 Python 库。...这些设置使得图表在视觉上更具吸引力，同时图例 (legend_label) 提供了对数据的直观解释。...使用回调函数处理用户输入回调函数是 Bokeh 交互的核心部分，可以通过 JavaScript 或 Python 处理用户的交互行为。...Bokeh 与 PlotlyPlotly 是另一款强大的 Python 可视化库，专注于交互式图表生成，并且拥有广泛的支持社区。
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