La ciencia y la tecnología interactiva de visualización de datos, Sohu con bokeh cuenta – en Python-t6670

Interactiva de visualización de datos en Python cuenta con bokeh – Sohu Technology sobre la autorización de obras de transmisión de datos Resumen reimpresión, acoge a personas del círculo de amigos, desde los medios de comunicación, los medios de comunicación, las instituciones deben solicitar autorización de reimpresión, Fondo de mensajes "+ título + reproduce el nombre de la institución solicitante autorizado" no tendrá que volver a solicitar, siempre que puede de acuerdo reproducida, pero al final de este documento para la comercialización de datos Resumen código bidimensional.Datos Resumen para lectores de alta calidad de visualización de grupo de discusión [], las medidas siguientes (1) organizar periódicamente para compartir en grupo (2) que en el Grupo de los alumnos para compartir y cantidad (1: 1), tiene la capacidad de compartir los alumnos de composición abierta, un menor número de partícipes, por orden de solicitud.Haga clic al final del texto "la lectura de un texto en el Grupo de" llenar de compilación: 黄念席 macho Finn corrección: Fuente: fotos de Wang Jing bokeh.pydata introducción recientemente, estuve en el Estado de Texas en Austin, Estados Unidos scipy organizó la Conferencia de 2015 un video – – "con la creación de un programa Python bokeh Blaze y" la aplicación de los datos, y no podía dejar de pensar en la enorme capacidad de de los dos a los científicos de todo el mundo el uso de base de datos de Python.En este artículo, te voy a llevar la experiencia de visualización de datos para uso de las posibles formas de adaptación y por qué es esencial ", adaptación de" el Dios de cada uno de los datos científicos.Qué es el bokeh? Bokeh es un navegador web dedicado a la función de visualización interactiva de la Biblioteca de Python.Esta es la distinción más importante de la adaptación con otras bibliotecas.Como se muestra en la siguiente figura, se ilustra cómo los datos se muestran en la adaptación en el proceso de un navegador web.Como puedes ver, Bokeh atado a varios idiomas (Python, R, Lua y Julia).El lenguaje de estas ataduras genera un archivo json, este archivo como BokehJS (una biblioteca de Java), una entrada después los datos se muestra a los navegadores web modernos.Puede el efecto Bokeh visualización interactiva como D3.js creado como simple y hermosa, incluso si es muy grande o flujo de datos puede ser la interacción eficiente.Adaptación puede ayudar a todos rápido y fácil crear gráficos interactivos, así como la aplicación de procedimientos de control de datos de panel.¿Para los científicos de datos bokeh como yo que ofrecer?Al principio es como un practicante de la inteligencia de negocios (BIprofessional) Posteriormente, empecé Ciencias de datos de viaje, comenzó a estudiar los modelos de predicción, la Ciencia y la máquina de aprendizaje.Mi principal QlikView Tableau de uso y visualización de datos, sas y Python para hacer análisis predictivo y análisis de datos.Yo casi no uso de Java.Por lo tanto, para mi todos los datos antes de que el producto o idea, sólo puedo o a la externalización o a través de la página web Wireframe mostró a los demás que no son adecuados para la creación rápida de prototipos.Ahora, con la adaptación, podría continuar el uso de Python y la rápida creación de este prototipo.Ventaja: bokeh bokeh permite mediante una simple directiva puede crear rápidamente diagramas estadísticos complejos, Bokeh proporciona a diversos medios de comunicación, como la salida de documentos HTML y el servidor, Notebook también podemos El matraz la incrustación y Django puede convertir bokeh bokeh programa escrito en otras bases de datos (por ejemplo seaborn matplotlib, adaptación y visualización en ggplot) la flexibilidad será de aplicaciones interactivas, diseño y selección de diferentes estilos para la visualización se enfrenta a retos: bokeh con cualquier repositorio de código abierto como inminente, adaptación y desarrollo está experimentando cambios constantes.Por lo tanto, no puedo ser totalmente de nuevo futuro y usar el Código de tu escrito hoy.Y D3.js relativamente menos opciones de visualización bokeh.Por lo tanto, a corto plazo no puede desafiar la hegemonía D3.js bokeh posición.El reto global y a las ventajas de adaptación, es la herramienta ideal para la adaptación de los productos, desarrollar el prototipo rápido.Sin embargo, si estás pensando en productos en el medio ambiente algo nuevo, D3.js todavía puede ser tu mejor opción.Para lograr la visualización de bokeh bokeh proporciona un poderoso y flexible, su sencilla y altamente personalizadas.Ofrece al usuario una interfaz visual, como se muestra en la siguiente figura: gráficos (charts): una avanzada interfaz (High – level Interface) con el fin de establecer rápidamente un diagrama simple de estadística compleja.El dibujo (Plotting): una interfaz intermedia (intermediate-level Interface), para la construcción de una variedad de símbolos visuales en el núcleo.El módulo (models): un bajo nivel de interfaz (low-level Interface), para proporcionar la máxima flexibilidad para el desarrollo de aplicaciones.Este documento, que se refiere únicamente a la interfaz de los dos primeros, el gráfico (charts) y gráficos (Plotting).El gráfico de arriba, es un alto nivel de interfaz para visualizar, a través de las normas de presentación de información.Estos incluyen el diagrama de caja, histogramas, gráficos de área, termógrafo, donas, mapas y muchos otros gráficos.Solo tienes que introducir el marco de datos (data Frames), numpy Array o el diccionario puede generar estos diagramas.Vamos a ver de forma general la creación de una biblioteca de gráficos: 1. Introducción y métodos 2. Preparación de los datos de salida (Modo 3. Cuaderno de documentos, un navegador web o servidor) 4. Estilo de crear diagramas y tabla de selección (si es necesario) 5. Visualización de gráficos para una mejor comprensión de estos pasos, me deja con el siguiente ejemplo: Diagrama de ejemplo para demostrar el uso de – 1: bokeh y crear un histograma en el navegador web que pasos vamos a seguir para crear un gráfico mencionados anteriormente: en el gráfico anterior, se puede ver a la opción de herramientas en la parte superior (zoom, rotar, cambiar el tamaño, el zoom), estos la herramienta te ayuda a interactuar con el gráfico.Al mismo tiempo, también se puede ver varias opciones de gráfico (leyenda, el eje X y el eje y un marcado el nombre de marca, línea, coordenadas de anchura, altura, etc.) y de diversos ejemplos gráficos.Gráfico 2: ejemplo de cuaderno en el documento, en comparación con la longitud de sépalos boxplot iris (Sepal centralizada de los datos de longitud (longitud) y pétalos petal length) para crear la visualización gráfica de esta distribución, en primer lugar, quiero utilizar los datos de importación de la Biblioteca Sklearn iris.Luego, de conformidad con las medidas mencionadas en ipythonNotebook documento gráfico visualizando.Gráfico 3: ejemplo – de crear una línea en el dibujo de la figura a la visualización gráfica bokeh bokeh servidor a servidor antes, primero hay que ejecutar el servidor.Si usted está usando conda paquete, puede usar el comando "bokeh-server" en cualquier directorio.Si no, "Python. Bokeh-server" normalmente también.En la adaptación de servidores visible dibujo gráfico tiene múltiples ventajas: hay más público para grandes conjuntos de datos de visualización interactiva de actualización automática para el flujo de datos de panel de control gráfico para crear el procedimiento y aplicación en el servidor antes de bokeh dibujo según, voy corriendo "bokeh-server" iniciado en su directiva, relacionadas con la Directiva de entonces para visualizar el funcionamiento.El dibujo es un medio de Plotting interfaz interfaz, es por la construcción de símbolos visuales en el núcleo.Aquí, usted puede integrar diversos elementos visuales (puntos, círculos, líneas, parches y muchos otros elementos) y herramientas (hover, Zoom, preservar, restablecer y otras herramientas) para crear la visualización.Uso de gráficos de la interfaz para crear Plotting bokeh con un conjunto predeterminado de herramientas y efectos visuales.El dibujo puede ser de conformidad con los siguientes pasos: 1. La Biblioteca de importación, métodos o funciones 2. Seleccione el modo de salida (cuaderno de documentos, navegador web, servidor) 3. Activar el gráfico (similar a la ejecución de la operación de dibujo matplotlib) 4. Seguimiento, esto afectará a la imagen que se ha generado.5. Visualización de gráficos para una mejor comprensión de estos pasos, que lo demuestra por ejemplo: ejemplo 1: dibujo en cuaderno de crear dos documentos en el diagrama de dispersión (Plaza de la misma marca), gráfico puede crear otros tipos diversos: líneas, ángulos y circular, elíptica, imagen, parches y muchos otros.El dibujo muestra dos ejemplos: a – 2 – dibujo en una foto para la fusión de elementos visuales 3: añadir un hover herramientas y ejemplos de etiquetas de ejes de dibujo – 4: utilizar los datos de latitud y longitud para dibujar el mapa de la India de datos Nota: polígono de latitud y longitud del borde de la India ya tengo un formato CSV.Voy a utilizar estos datos para el dibujo.Aquí, vamos a usar el parche de dibujo, veamos el siguiente orden: resumen en este artículo, hemos debatido con bokeh crear visual y cómo se presentan en la visualización de los resultados en el cuaderno de documentos, documentos HTML y el servidor bokeh.También hablamos de cómo usar el dibujo gráfico visual interfaz personalizada, a través de esta función, que se une a una serie de elementos visuales y mostrar los datos de información.Original: los, pulse en la imagen para leer cómo usar Python] [establecer un modelo de previsión de carga seca a un científico de datos en 10 minutos la elaboración de los planes de respuesta de "voluntarios", nos entiende y cómo unirse a nuestra columna Editor: columna de miembros:

交互式数据可视化,在Python中用Bokeh实现-搜狐科技      关于转载授权   大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体、媒体、机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+文章标题+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可,但文末需放置大数据文摘二维码。   大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】,措施如下   (1)群内定期组织分享   (2)确保群内分享者和学习者数量适合(1:1),有分享能力者不限名额,学习者数量少于分享者,按申请顺序排序。   点击文末“阅读原文”填表入群   编译:黄念 席雄芬   校对:王婧   图片来源:bokeh.pydata   引言   最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频――“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。   什么是Bokeh?   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。正如下图所示,它说明了Bokeh如何将数据展示到一个Web浏览器上的流程。      正如你所看到的,Bokeh捆绑了多种语言(Python, R, lua和Julia)。这些捆绑的语言产生了一个JSON文件,这个文件作为BokehJS(一个Java库)的一个输入,之后会将数据展示到现代Web浏览器上。   Bokeh可以像D3.js那样创建简洁漂亮的交互式可视化效果,即使是非常大型的或是流数据集也可以进行高效互动。Bokeh可以帮助所有人快速方便地创建互动式的图表、控制面板以及数据应用程序。   Bokeh能为像我这样的数据科学家提供什么?   我起初是作为一名商业智能从业者(BIprofessional)开始我的数据科学之旅的,随后,又逐渐学习了预测建模,数据科学和机器学习。我主要使用QlikView和Tableau进行数据可视化,用SAS和Python来做预测分析和数据分析。我几乎没有用过Java。   因此,对于我之前所有的数据产品或想法,我只能要么将其外包要么通过网站线框图向别人展示,这两者都不适合创建快速原型。现在,有了Bokeh,我就可以继续使用Python,并且快速创建这些原型。   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。   图表范例-2:在Notebook文档中,利用箱线图比较IRIS数据集中的萼片长度(sepal length)和花瓣长度(petal length)的分布情况   要创建这个可视化图表,我首先要使用Sklearn库导入IRIS数据集。然后,按照上述步骤在ipythonNotebook文档中进行图表可视化。         图表范例-3:创建一个线图到Bokeh服务器   在绘制可视化图表到Bokeh服务器之前,你首先需要运行服务器。   如果你使用的是conda包,你可以在任何目录下使用运行命令“bokeh-server”。如果不是,“python . bokeh-server”通常也可以。   在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点:   图表有更多的受众   可对大数据集进行交互式可视化   可根据数据流自动更新图表   创建控制面板和应用程序   开始在Bokeh服务器上绘图之前,我先运行了“bokeh-server”指令对其进行初始化,然后再运行用于可视化的相关指令。            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。绘图可按照以下步骤进行:   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。   绘图范例-2:将两种视觉元素合并在一张图中         绘图范例-3:为上图添加一个悬停工具和坐标轴标签         绘图范例-4:使用纬度和经度数据来绘制印度地图   注:我已经有一个CSV格式的印度边界的纬度和经度的多边形数据。我将使用该数据来绘图。   在这里,我们将使用补丁绘图,让我们看看下面的命令:         结语   在本文中,我们讨论了用Bokeh创建可视化以及如何将可视化结果呈现在Notebook文档、html文档以及bokeh服务器上。我们还谈到了如何使用绘图接口创建个性化的可视化图表,通过该功能,你可以将多种视觉元素结合到一起来展示数据信息。   原文:     相关文章推荐,点击图片可阅读   如何用Python在10分钟内建立一个预测模型      [干货] 一个数据科学家的新年计划      编译者简介   回复“志愿者”,了解我们及如何加入我们   栏目主编:      栏目成员:         相关的主题文章:

 

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