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python可视化交互库Bokeh 0.12.6 dev4绿色免费版

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python可视化交互库Bokeh 0.12.6 dev4绿色免费版下载
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  • 应用语言：中文
  • 应用大小ⅰ：12M
  • 更新时间：2017-05-10 16:53
  • 发行时间：
  • 应用类型：普通
  • 应用标签： python
python可视化交互库Bokeh0.12.6dev4绿色免费版是一个Python交互数据可视化库，支持现代化Web浏览器|，提供非常完美的展示功能〓。Bokeh的目标是使用nbsp;D3.jsnbsp;样式提供优雅┃，简洁新颖的图形化风格‖，同时提供大型数据集的高性能交互功能。Boken可以快速的[更多]
应用介绍

python可视化交互库Bokeh 0.12.6 dev4绿色免费版是一个Python交互数据可视化库，支持现代化 Web 浏览器、，提供非常完美的展示功能、。Bokeh 的目标是使用 D3.js 样式提供优雅，简洁新颖的图形化风格、，同时提供大型数据集的高性能交互功能、。Boken 可以快速的创建交互式的绘图，仪表盘和数据应用、。

Bokeh的优势

Bokeh允许你通过简单的指令就可以快速创建复杂的统计图、，

Bokeh提供到各种媒体，如HTML、，Notebook文档和服务器的输出

我们也可以将Bokeh可视化嵌入flask和django程序

Bokeh可以转换写在其它库（如matplotlib, seaborn和ggplot）中的可视化

Bokeh能灵活地将交互式应用、、布局和不同样式选择用于可视化

Bokeh面临的挑战

与任何即将到来的开源库一样，Bokeh正在经历不断的变化和发展、。所以、，你今天写的代码可能将来并不能被完全再次使用。

与D3.js相比、，Bokeh的可视化选项相对较少、。因此，短期内Bokeh无法挑战D3.js的霸主地位、。

综合Bokeh的优点及其面临的挑战┃，Bokeh是当前用于快速开发原型产品的理想工具。然而┃，如果你想在产品的环境下搞点新东西，D3.js可能仍然是你最好的选择┃。

用Bokeh实现可视化

Bokeh提供了强大而灵活的功能┃，使其操作简单并高度定制化。它为用户提供了多个可视化界面┃，如下图所示：

图表（Charts）：一个高级接口（high-level interface）┃，用以简单快速地建立复杂的统计图表。

绘图（Plotting）：一个中级接口（intermediate-level interface）┃，以构建各种视觉符号为核心┃。

模块（Models）：一个低级接口（low-level interface）┃，为应用程序开发人员提供最大的灵活性┃。

本文中，我们仅涉及前两个接口，图表（Charts）和绘图（Plotting）┃。

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。你只需输入数据框（data frames）┃、numpy数组或字典就可以生成这些图┃。

让我们来看看创建一个图表的通用方法：

1. 导入库和函数/方法

2. 准备数据

3. 设置输出模式（Notebook文档、Web浏览器或服务器）

4. 创建图表并选择图表的样式（如果需要）

5. 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（缩放、调整大小|、重置|、旋转缩放），这些工具可以帮助你与图表进行互动|。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|。

绘图

Plotting是一个中级接口，是以构建视觉符号为核心的接口|。在这里|，你可以综合各种视觉元素（点、圆|、线|、补丁和许多其它元素）和工具（悬停、缩放|、保存|、重置和其它工具）来创建可视化。

使用Bokeh的Plotting接口创建的图表自带一组默认的工具和视觉效果|；嫱伎砂凑找韵虏街杞校�

1. 导入库|、方法或函数

2. 选择输出方式（Notebook文档、Web浏览器‖、服务器）

3. 激活图（类似matplotlib）

4. 执行后续的绘图操作‖，这将影响已经生成的图形。

5. 图表可视化

为了更好地理解这些步骤‖，让我举例演示：

绘图范例-1：在Notebook文档中创建二维散点图（正方形标记）

同样‖，你可以创建各种其它类型的图：如线、角和圆弧‖、椭圆‖、图像、补丁以及许多其它的图‖。

 

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