另外，Plotly算是社区最强大的，更新和维护也活跃。Bokeh虽然没有plotly接口多但他可是Python专业户，在p...
Plotly是完全免费的,凭借其宽松的开源 MIT 许可证,可以随意使用它。 最重要的是,Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容,比如 Dash 应用程序中使用它,或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们! 4. Bokeh Bokeh 专注于生成交互式和实时的图表。它特别适合在Web应用中使用,并且可以处理大规模数据...
除了基本的绘图功能外,Plotly和Bokeh还支持更高级的数据交互功能,如悬停、缩放和选区等。 importplotly.expressaspx# 加载示例数据集df=px.data.iris()# 创建一个散点图,添加悬停信息fig=px.scatter(df,x='sepal_width',y='sepal_length',color='species',title='Sepal Width vs. Sepal Length with Hover',h...
这个例子中,使用Plotly的scatter函数创建了一个交互性的散点图,通过hover_data参数添加了悬停信息。 Bokeh的交互性绘图 Bokeh是另一个强大的交互性绘图库,支持大规模数据集的交互式可视化。以下是一个简单的Bokeh例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from bokeh.plottingimportfigure,show from b...
一:Plotly vs Altair: 设计原则 Plotly express和Altair都是高级声明性库,这意味着您可以根据数据和关系(如seaborn、holoviews和ggplot)来表达自己,而不是使用较低级别的绘图机制(如matplotlib和bokeh)。这需要较少的输入,并让您的注意力集中在数据上,但您对绘图中的确切细节的控制也较少。 两者都是基于底层javascrip...
你可能知道Plotly是一个用于数据可视化的在线平台,但你是否也知道可以从Python notebook 访问它的功能?和Bokeh 一样,Plotly的专长是制作交互式绘图,但它提供了一些在大多数库中找不到的图表,如等高线图,树状图和三维图表。 开发者: Plotly 更多资料:https://plot.ly/python/ Geoplotlib 等值线图 (Andrea Cutto...
mlpd3是一个用于创建漂亮的交互式数据可视化的Python库,它基于D3.js和Bokeh。它提供了一些方便的方法来实现链式刷子功能。 下面是一个使用mlpd3创建链式刷子的示例: importnumpyasnpimportmlpd3# 创建数据x=np.random.uniform(0,1,100)y=np.random.uniform(0,1,100)labels=np.random.choi...
Python地图可视化库有大家熟知的pyecharts、plotly、folium，其他回答都有介绍，还有稍低调的bokeh、basemap...
6、Plotly 保姆级教程有“亿点点”钟情Plotly.express-(入门篇) Line plot (Plotly) 你也许听说过在线制图工具Plotly,但是你知道你可以通过Python使用它么? Plotly 跟 Bokeh 一样致力于交互图表的制作,但是它提供在别的库中很难找到的几种图表类型,比如等值线图,...
在Python中,有多个绘图库可供选择,常见的包括matplotlib、seaborn、plotly和bokeh等。这些库都有各自的特点和适用场景,下面将从方法、操作流程等方面详细介绍其中几个常用的绘图库,帮助您选择最适合的库。 一、matplotlib matplotlib是Python中最常用的绘图库之一,它提供了丰富的绘图函数和API,可以绘制各种类型的图表,如...