Matplotlib 是Python中最经典的数据可视化库之一，它可以帮你绘制各种二维图表。简单几行代码，轻松搞定基本绘图需求。python 复制代码 import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 15, 20, 25, 30] # 创建图表 plt.plot(x, y, marker='o', color='b', label='...
datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(), # 添加数据缩放 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), # 添加可视映射 ) # 生成 图表(可选) bar.render("bar_chart.html") 这个示例展示了如何创建一个带有多个系列的柱状图,并配置了工具箱、数据缩放和可视映射等选项。这些选项可以提供更多的交互性和可视化效果。 总结 py...
Plotly是一个数据可视化Python库，可绘制如线图、散点图、条形图、箱型图、热力图等各种图表类型，具有...
python下有很多漂亮的数据可视化库，例如 Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly、Pyecharts等等，我们直接使用这些第三方库来进行漂亮的数据可视化操作。虽然这些库都可以很好的展示数据，但是在实现动态可交互上，很多库并不支持动态交互。我们前期介绍过Pyecharts，不仅可以进行数据的可视化操作，且可以支持动态交互，且安装简...
Bokeh是一个交互式可视化库,面向现代Web浏览器进行演示。(来源) 在本节中,我们将介绍五种可以添加交互性的方法: 配置工具栏选择数据点添加悬停操作链接轴和选择使用图例突出显示数据实现这些交互式元素为探索静态可视化本身无法完成的数据开辟了可能性。 配置工具栏 正如您在“ 生成您的第一个图”中所看到的那样,默认...
Seaborn 是一个基于matplotlib的 Python 数据可视化库,它建立在matplotlib之上,并与Pandas数据结构紧密集成,用于绘制有吸引力和信息丰富的统计图形的高级界面。 Seaborn 可用于探索数据,它的绘图功能对包含整个数据集的数据框和数组进行操作,并在内部执行必要的语义映射和统计聚合以生成...
我用过很多Python库，因为数据分析展示的需要，经常用一些可视化库来设计图表，这些库有不同的应用场景，生产力非常强大。基础可视化：Matplotlib、Seaborn、Altair 交互可视化：Bokeh、plotly 地图可视化：Cartopy、Folium Web可视化：Dash BI可视化：Superset 流程图可视化：PyGraphviz 下面详细介绍下常见的5个可视化库：...
即使是这样复杂的图形,也是完全可交互的,让我们能更详尽地对数据进行探索。 关系热图 为了体现多个数值变量间的关系,我们可以计算它们的相关性,然后用带标注热度图的形式进行可视化: 自定义主题 除了层出不穷的各种图表外,Cufflinks 还提供了许多不同的着色主题,方便你轻松切换各种不同的图表风格。下面两张图分别是“...
您现在应该拥有一套很棒的工具来开始使用Bokeh将数据转换为漂亮的交互式可视化。 你学会了如何: 配置脚本以呈现为静态HTML文件或Jupyter Notebook实例化和自定义figure()对象使用字形构建可视化使用。访问和过滤您的数据 ColumnDataSource在网格和选项卡式布局中组织多个图添加不同形式的交互,包括选择,悬停操作,链接和交互...