提供了类似于 HTML 表单的 GUI 功能，如按钮、滑块、复选框等。...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。...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。...与按钮类似，我们必须将自定义 JavaScript 函数传递给模型类的 CustomJS() 方法。 单选按钮 添加一个简单的单选按钮并接受自定义 JavaScript 函数。...滑块: 向绘图添加一个滑块。 它还需要一个自定义的 JavaScript 函数。
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。...CustomJS 回调函数会捕捉点击的位置，并将该位置的数据添加到 ColumnDataSource 中。...Bokeh 的可扩展性体现在以下几个方面：自定义JS回调: 通过 JavaScript 回调函数可以实现高度定制化的用户交互行为。...需要高度定制的用户交互功能时，Bokeh 的 JavaScript 回调提供了更强的灵活性。...由于 Bokeh 的强大之处在于其 Python 回调，我们可以进一步利用 Bokeh Server 来处理这些实时数据。
color (Color) : 一次性设置所有线条的颜色。 source (ColumnDataSource) : Bokeh特有数据格式（类似于Pandas Dataframe）。...如果使用Pandas Dataframe，则可以同时绘制不同列的数据。multi_line()方法的参数说明如下。...▲图10 代码示例⑩运行结果 代码示例⑩增加了Bokeh控件复选框，第12、13、14行使用line()方法绘制3条曲线；第16行定义复选框，并在18行定义回调函数，通过该回调函数控制3条曲线的可视状态...) # 回调函数 code = """ // cb_data = {geometries: ..., source: ...}...▲图11 代码示例⑪运行结果 代码示例⑪增加点击曲线的交互效果，第20、21、22行使用line()方法绘制3条曲线；第26行定义曲线再次被点击时的效果：图11中左下方会动态显示当前选中的是哪条颜色的曲线
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。...slider = Slider(start=0, end=10, value=10, step=0.1, title="范围")button = Button(label="更新")# 定义更新数据的回调函数...接下来，我们创建了一个滑动条和一个按钮，并定义了按钮点击事件的回调函数。在回调函数中，我们根据滑动条的值生成新的数据，并更新数据源。...='时间', y_axis_label='数值')# 添加折线图，并链接数据流p.line('x', 'y', source=stream, line_width=2)# 定义 JavaScript 回调函数...function() {" + callback.code + "}, " + interval + ");"callback.code = callback_code# 添加 JavaScript 回调函数到绘图对象
此外，表示时间维度的数据时，可以将时间维度作为直角坐标系中的一个维度，或者结合动画来表现数据随着时间的变化情况。 ...▲图2 代码示例①运行结果 从代码示例①中的第6行可以看出，气泡图的绘制仍使用散点图法，稍微不同的是在该方法中定义了散点数据的尺寸（size）大小。...new_source_data; 108 text_source.data = {'year': [String(year)]}; 109""" % js_source_array 110# 数据回调...▲图3 代码示例②运行结果 代码示例②第92行采用models接口进行气泡绘制，并使用滑块控件进行不同年份数据的回调，拖动图中的滑动块可以动态显示不同年份的数据；鼠标悬停在气泡上可以查看是哪个国家的数据...如果年份数据足够多，则可以使用while循环回调加载不同年份的数据，其展示效果就是一幅类似于Gif效果的动图。
x_axis_label='时间', y_axis_label='值')# 添加线条p.line(x='x', y='y', source=source, line_width=2)# 更新数据的回调函数...x_axis_label='时间', y_axis_label='值')# 添加线条line = p.line(x='x', y='y', source=source, line_width=2)# 更新数据的回调函数...当按钮的标签为“暂停”时，点击按钮将移除定时器回调函数，使得数据更新暂停；当按钮的标签为“继续”时，点击按钮将重新添加定时器回调函数，继续数据更新。...x_axis_label='时间', y_axis_label='值')# 添加线条line = p.line(x='x', y='y', source=source, line_width=2)# 更新数据的回调函数...line = p.line(x='x', y='y', source=source, line_width=2, line_color='blue', legend_label="折线")# 更新数据的回调函数
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``。...hv.extension('bokeh') Pipe¶ Pipe允许将数据推送到DynamicMap回调中以更改可视化，就像[响应事件]（./ 11-Responding to Events.ipynb...）用户指南中的流一样用于将更改推送到控制可视化的元数据。...可以使用Pipe来推送任何类型的数据，并使其可用于DynamicMap回调。...Buffer¶ 虽然Pipe提供了将任意数据传递给DynamicMap回调的通用解决方案，但另一方面Buffer提供了一种非常强大的方法来处理流表格数据，定义为pandas数据帧，数组，或列的词典（以及
▲图3 代码示例①运行结果 代码示例①中第7行使用scatter方法进行散点图绘制；第11行采用circle方法进行散点图绘制（推荐）。关于这两个方法的参数说明如下。...▲图4 代码示例②运行结果 代码示例②中第11行和第15行使用scatter方法进行散点图绘制。...第7行工具条中的不同工具定义，第9行数据点的不同颜色定义，第20行和第21行采用网格显示图形，可以提前了解这些技巧，具体使用方法在下文中会专门进行介绍。...▲图6 代码示例④运行结果 代码示例④让读者感受一下Bokeh的交互效果，Div方法可以直接使用HTML标签，其作为一个独立的图层进行显示（第30行）。...另外需要注意，可以通过`nonselection_`，`nonselection_alpha`或`nonselection_fill_alpha`设套索置选取数据时的散点的颜色、透明度等。
x) 并且，在终端上运行： streamlit run helloworld.py 应该能够在浏览器中看到一个运行中的简单应用，该应用localhost:8501可移动滑块并给出结果。...一个简单的滑块小部件应用 在上面的应用程序中，使用了Streamlit的两个功能： st.slider可以滑动以更改Web应用程序输出的小部件。 以及通用st.write命令。...重要提示：请记住，每次更改窗口小部件的值时，整个应用程序都会从上到下运行。 Streamlit窗口小部件 小部件提供了一种控制应用程序的方式。...添加图表 改进措施 首先，说过每次更改任何小部件时，整个应用程序都会从头到尾运行。当创建将用于深度学习模型或复杂机器学习模型的应用程序时，这是不可行的。...下次调用该函数时，如果这些参数没有更改，则Streamlit知道它可以完全跳过执行该函数。它仅使用缓存中的结果。
一个有用的检查器是当用户将鼠标悬停在数据点上时出现的提示工具，在 Bokeh 中称为 HoverTool 。 ?...为了添加提示工具(tooltips)，我们需要将数据源从 dataframe 更改为 ColumnDataSource （CDS），这是 Bokeh 中的一个关键概念。...前面介绍的被动交互也称为检查器（inspectors），因为它们允许用户更详细地查阅图表中的信息，但不会更改显示的信息。一个示例是当用户将鼠标悬停在数据点上时显示的提示信息，如下： ?...当运行服务器时，我们告诉 Bokeh 服务于 bokeh_app 目录，它将自动搜索并运行 main.py 脚本。...一旦我们设置了绘图，最后一行将整个绘图返回到主脚本。 每个单独的脚本（5个选项卡中有5个）遵循相同的模式。 接下来返回主脚本，最后一步是收集选项卡并将它们添加到单个文档中。
示例 2：散点图和直方图 继续利用 HvPlot，我们可以很容易地绘制散点图和直方图来查看变量之间的关系和分布： # 创建一些随机数据 df = pd.DataFrame({ 'x': np.random.rand...) scatter_plot # 绘制直方图 histogram = df.hvplot.hist('x', bins=20, title="直方图示例") histogram 在散点图中，每个点的位置反映了数据表中的一行记录...示例 3：交互式探索 HvPlot 支持通过交互式小部件来探索数据，例如选择不同的变量来绘图： # 创建一些分类数据 df = pd.DataFrame({ 'variable': np.random.choice...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。...get_scatter_plot函数定义了如何根据选定的年份更新散点图。 最后，我们用pn.Column将滑块和绘图函数组合在一起，形成一个可交互的面板（dashboard）。
value：指向整数变量的指针，该指针指向的值反映滑块的位置，创建后，滑块位置由此变量定义。 count：滑动条的最大取值。 onChange：每次滑块更改位置时要调用的函数的指针。...如果回调是NULL指针，则不会调用任何回调，只更新数值。...第三个参数是指向整数变量的指针，该指针指向的值反映滑块的位置，在创建滑动条时该参数确定了滑动块的初始位置，当滑动条创建完成后，该指针指向的整数随着滑块的移动而改变。第四个参数是滑动条的最大取值。...第五个参数是每次滑块更改位置时要调用的函数的指针。...该函数应该原型为void Foo（int，void *），其中第一个参数是轨迹栏位置，第二个参数是用户数据，如果回调是NULL指针，则不会调用任何回调，只更新数值。
一个有用的检查器是当用户将鼠标悬停在数据点上时出现的提示工具，在 Bokeh 中称为 HoverTool 。 ?...为了添加提示工具(tooltips)，我们需要将数据源从 dataframe 更改为 ColumnDataSource （CDS），这是 Bokeh 中的一个关键概念。...前面介绍的被动交互也称为检查器（inspectors），因为它们允许用户更详细地查阅图表中的信息，但不会更改显示的信息。 一个示例是当用户将鼠标悬停在数据点上时显示的提示信息，如下： ?...当运行服务器时，我们告诉 Bokeh 服务于 bokeh_app 目录，它将自动搜索并运行 main.py 脚本。...一旦我们设置了绘图，最后一行将整个绘图返回到主脚本。 每个单独的脚本（5个选项卡中有5个）遵循相同的模式。 接下来返回主脚本，最后一步是收集选项卡并将它们添加到单个文档中。
，利用它可以允许移动滑块并给出结果。...一个简单的滑块部件应用程序 操作相当简单，在上述应用程序中，用到了StreamLit的两个功能： st.slider 小部件命令，实现滑动滑块以更改Web应用程序的输出的效果； st.write 多功能命令...重点提示：请记住，每次改变小部件的数值时，整个应用程序会从上到下运行。...笔者的做法是打开该文件后在文本编辑器中更改，并查看浏览器中的每步变化。 3....Streamlit目前支持许多用于绘图的库，包括Plotly, Bokeh, Matplotlib, Altair 和 Vega charts。
andas是一个在数据科学中常用的功能强大的Python库。它可以从各种来源加载和操作数据集。当使用Pandas时，默认选项就已经适合大多数人了。但是在某些情况下，我们可能希望更改所显示内容的格式。...('ABCDE')) 可以看到，默认包括数据帧的前5行和后5行。...pd.set_option('display.min_rows', 20) 如果将min_rows设置为20，那么当查看时，将看到顶部有10行，底部有10行。...Pandas为我们提供了一系列可以使用的绘图库: matplotlib hvplot >= 0.5.1 holoviews pandas_bokeh plotly >= 4.8 altair 要更改当前的默认绘图库...'2') 7、重置显示选项 如果希望将特定选项的参数设置回默认值，可以调用reset_option方法并传入想要重置的选项。
因此，大家在用Python做数据分析时，正常的做法是用先pandas先进行数据处理，然后再用Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh等对dataframe或者series进行可视化操作...Bokeh backend Bokeh是另一个Python可视化包，也可提供丰富的交互式可视化效果。Bokeh还具有streaming API，可以为比如金融市场等流数据创建实时可视化。...jupyter_bokeh 下面我们使用Bokeh backend重新创建刚刚plotly实现的的散点图。...title='Proline and Hue by wine class', show_figure=False) show(p1) 关键语句就一行代码...[p3, p4]], plot_width=450) 可以看到，可视化的部分都是在pandas的dataframe基础上一行代码搞定，最后plot_grid完成布局。
当你准备发布图形的时候，在最后添加一行额外的代码，把你的图形转换成HTML和JavaScript字符，就可以嵌入到任何网页中。 Mpld3 最适用于小型或中型数据库。...当你把数据移入HoloView 容器对象（Container object）中，比如用于多变量分析的网格矩阵（GridMatrix）或用于显示相邻成份的布局（Layout）时，你可以直观地探索数据。...当使用Boken后端时，你可以结合滑块和Bokeh的工具探索图形，例如对它进行缩放和平移。...范围滑块示例 从简单的条形图表到复杂的3D网格图形，Plotly拥有广泛的具有出版物品质的图表类型。...所有的Plotly图表包含工具提示，一旦利用Plotly的JavaScript API把图表嵌入后，你就可以在其顶部设置自定义控件（如滑块和筛选）。
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。...使用选项自定义布局在创建复杂布局时，定制化布局样式和行为是非常重要的。Holoviews 提供了丰富的选项来控制图表的外观和交互性。...pn.depends装饰器允许我们根据滑块的值动态更新可视化内容。最后，通过pn.Row和pn.Column将不同的组件组合成一个完整的应用程序界面。9....使用 Datashader 处理大规模数据当数据规模变得非常大时，传统的绘图工具往往无法快速、准确地呈现数据细节。...每次用户更改滑动条的值时，sine_wave函数都会重新计算并更新可视化内容。11. 组合多个复杂布局有时，我们需要将多个复杂的布局组合成一个更大的可视化面板。
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...使用bokeh作图时，可以直接提供数据，也可以使用ColumnDataSource提供数据。...ColumnDataSource()方法有一个参数为data,data重要有以下几种类型：（1）data为字典 （2）data为Pandas的DataFrame （3）data为Pandas的DataFrame...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))
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