原文:Python交互图表可视化Bokeh:1. 可视交互化原理| 基本设置

Bokeh pandas和matplotlib就可以直接出分析的图表了,最基本的出图方式。是面向数据分析过程中出图的工具 Seaborn相比matplotlib封装了一些对数据的组合和识别的功能 用Seaborn出一些针对seaborn的图表是很快的,比如说分布图 热图 分类分布图等。如果用matplotlib需要先group by先分组再出图 Seaborn在出图的方式上,除了图表的可视化好看, ...

2018-10-02 18:05 0 8073 推荐指数:

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Python交互图表可视化Bokeh:3. 散点图

散点图 ① 基本散点图绘制② 散点图颜色、大小设置方法③ 不同符号的散点图 1. 基本散点图绘制 p.circle() 2. 散点图不同 颜色上色/ 散点大小 的方法 两种为散点图颜色上色的方法 ...

Thu Oct 04 00:01:00 CST 2018 1 5273
Python交互图表可视化Bokeh:7. 工具栏

ToolBar工具栏设置 ① 位置设置② 移动、放大缩小、存储、刷新③ 选择④ 提示框、十字线 1. 位置设置 2. 移动、放大缩小、存储、刷新 3. 选择 ...

Thu Oct 04 00:13:00 CST 2018 0 2779
Python交互图表可视化Bokeh:2. 辅助参数

图表辅助参数设置 辅助标注、注释、矢量箭头 参考官方文档:https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/annotations.html#color-bars 1. 辅助标注 - 线 ...

Wed Oct 03 23:57:00 CST 2018 0 1426
一个交互可视化Python库——Bokeh

本篇为《Python数据可视化实战》第十篇文章,我们一起学习一个交互可视化Python库——BokehBokeh基础 Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。 Bokeh绘图步骤 ①获取数据 ②构建 ...

Tue Mar 17 22:38:00 CST 2020 0 1777
 
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