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 ...

绘图表达进阶操作 ① 轴线设置② 浮动设置③ 多图表设置 1. 轴线标签设置 设置字符串 --->>> 设置时间序列 设置对数坐标轴 2. 浮动设置 ...

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 ...

折线图与面积图 ① 单线图、多线图② 面积图、堆叠面积图 1. 折线图--单线图 ...

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 ...

本身不是基于pandas构建的可视化工具，所以它基本上是用的python自己的数据结构字典、列表；我们 ...

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式可视化Python库——Bokeh。 Bokeh基础 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绘图步骤 ①获取数据 ②构建 ...

Matplotlib可视化图表，但是这都是静态的图表，无法对图表进行交互。 今天介绍的pyecharts是经 ...