Bokeh Interactive 3d Plot

Bokeh Interactive 3d Plot – Pada artikel ini, kita akan belajar tentang banyak mesin terbang serta menambahkan legenda ke dalam buku. Jadi, bokeh memberi kita banyak mesin terbang yang bisa digunakan untuk merepresentasikan suatu bagian dalam sebuah rencana. Beberapa mesin terbang adalah lingkaran, persegi, coretan, segitiga_terbalik(), segitiga() dll.

Modul ini tidak dibuat dengan Python. Rekatkan perintah berikut ke tombol instal.

Bokeh Interactive 3d Plot

Dalam tutorial ini, kita akan menjelajahi berbagai jenis glyph dalam bokeh. Setiap mesin terbang dalam proses di bawah ini memiliki karakteristik berbeda yang mengidentifikasi dirinya. Jadi, mari beralih ke kode untuk memahami konsepnya.

Python In Action: Data Visualization

Sekarang mari beralih ke topik selanjutnya dari artikel ini dan itu adalah sejarah bokeh. Peran legenda dalam cerita sangat penting. Mereka membantu kami mengidentifikasi berbagai jenis mesin terbang yang digunakan di sebidang tanah. Selain itu, kami juga dapat mengubah berbagai properti kotak yang dapat membedakan mesin terbang yang berbeda.

Dalam contoh ini, kami mencari banyak glyph dan cerita tentang bokeh untuk mengidentifikasi dan juga memperkenalkan tanda dengan mengubah beberapa kotak. Ini penting karena, dalam rencana dengan jenis mesin terbang yang berbeda, kita membutuhkan sesuatu untuk dikenali dan disinilah legenda memainkan perannya. Sekarang mari beralih ke penerapan kode.

Ide dasar dalam contoh ini adalah kami memberikan simbol untuk setiap plot dalam grafik, dan menggunakan teks di dalam kotak, kami mengubah properti mesin terbang yang muncul di kotak di sudut atas kanan atas (ini tidak mungkin) . .

Pada contoh terakhir, kita akan mengimpor dataset ke dalam kode kita. Setelah itu kita akan membuat grafik yang berbeda dan menggunakan cerita bokeh, kita akan mengubah ukuran nama dan ukuran mesin terbang. Mari beralih ke tindakan.

Plotting In Python

Kami menggunakan cookie untuk memastikan Anda mendapatkan pengalaman penelusuran terbaik di situs web kami. Dengan menggunakan situs web kami, Anda mengakui bahwa Anda telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami Ini adalah salah satu dari 100+ resep dari Buku Masakan IPython, Edisi Kedua, oleh Cyril Rossant, Komputasi Numerik di Jepang dan Panduan Ilmu Data. Ebook dan buku cetak tersedia untuk dibeli dari Packt Publishing.

Bokeh (http://bokeh.pydata.org/en/latest/) adalah pustaka untuk membuat gambar visual khusus untuk pengujian. Rencana dibuat dengan Python, dan disajikan dalam ujian.

Dalam tutorial ini, kami menyediakan beberapa contoh detail Bokeh interaktif di Notebook Jupyter. Kami juga akan memperkenalkan HoloViews yang menyediakan API lanjutan untuk Bock dan pustaka plot lainnya.

Tautan disediakan di buku catatan. Kita dapat menggulir dan menggulir dengan mengklik tombol bilah alat di sebelah kanan.

Python Matplotlib Tips: Two Dimensional Interactive Contour Plot Using Python And Bokeh

Misalnya, kami mewakili informasi yang bergantung pada waktu. kdims adalah dimensi kunci (waktu dan ruang) dan vdims adalah jumlah yang menarik (di sini, skalar

8. Kita dapat dengan mudah menampilkan gambar 2D dengan slider untuk mengubah waktu, dan histogram.

Angka Bokeh di notebook bersifat interaktif bahkan tanpa server Python. Misalnya, statistik kami dapat dilihat di nbviewer. Bokeh juga dapat menghasilkan konten HTML/JavaScript secara terpisah dari rencana kami. Lebih banyak contoh dapat ditemukan di perpustakaan.

Perpustakaan xarray (lihat http://xarray.pydata.org/en/stable/) menyediakan cara untuk merepresentasikan array dan sumbu. HoloViews dapat bekerja dengan objek xarray.

Interactive Exploration And Analysis — Arpes 3.0.1 Documentation

Plotly adalah perusahaan yang berspesialisasi dalam visualisasi. Mereka menyediakan pustaka perencanaan sumber Python (lihat https://plot.ly/python/). Mereka juga menawarkan alat untuk membuat tautan di web (lihat https://plot.ly/products/dash/). Stack Overflow pindah ke bagiannya sendiri untuk tim! Setelah migrasi, Anda akan menggunakan tim Anda di Teams.com, dan mereka tidak akan muncul lagi di sisi kiri.

Saya menggunakan Notebook Jupyter untuk mengurutkan data. Ada banyak plot di notebook, dan beberapa di antaranya adalah blok 3d.

Saya bertanya-tanya apakah mungkin untuk menghubungkan plot 3d, sehingga saya dapat memainkannya lebih detail nanti?

Mungkin kita bisa menambahkan tombol? Mengkliknya akan menampilkan gambar 3d dan orang dapat bergabung, bar, mengubah dll.

Visualization Libraries For Python

Dalam kasus saya hampir sempurna, tidak perlu menulis ulang apapun, kompatibel dengan matplotlib. Namun, itu hanya mendukung gambar 2D. Dan saya belum melihat proyek yang bekerja dalam 3D (https://github.com/mpld3/mpld3/issues/223).

Karena saya hanya membutuhkan garis dan cirrus, apakah mungkin mengirimkan data dalam paket js menggunakan js di mesin untuk berinteraksi? (Dan kita mungkin perlu menambahkan sumbu 3d.) Mungkin sama

Ada perpustakaan baru bernama ipyvolume yang dapat melakukan apa yang Anda inginkan, data menunjukkan demo langsung. Versi saat ini tidak membuat jaring dan garis, tetapi master dari repo git (pada versi 0.4). (Penafian: Saya adalah penulisnya)

Akibatnya bagan di bawah ini akan dibuat untuk Anda di Jupyter Notebook dan Anda dapat berinteraksi dengannya. Tentu saja Anda perlu memberikan informasi pribadi Anda alih-alih memesan.

Interactive Plotting In Ipython Notebook (part 1/2): Bokeh

Plotly hilang dari daftar ini. Saya telah melampirkan halaman binding python. Ini tentu memiliki grafik 3D yang dinamis dan internasional. Dan karena open source, sebagian besar konten tersedia secara online. Ya itu bekerja dengan Jupyter

Solusi yang saya temukan adalah menggunakan template vis.js di iframe. Ini menunjukkan rencana 3D interaktif di notebook, masih berfungsi dengan nbviewer. Kode visjs tersedia dari kode sampel di halaman Grafik 3D

Tampilan 3-D mungkin merupakan cara terbaik bagi pythreejs untuk menggunakan notebook. Ini menggunakan antarmuka widget Notebook, jadi koneksi antara JS dan python adalah nol.

Pustaka bqplot modern adalah pustaka plotting interaktif berbasis d3 untuk notebook iPython, tetapi hanya dalam 2D.

Python Matplotlib Tips: 2018

Dengan mengklik “Terima Semua Cookie”, Anda setuju bahwa Stack Exchange dapat menyimpan cookie di perangkat Anda dan menampilkan informasi sesuai dengan Kebijakan Cookie kami. Stack Overflow pindah ke bagiannya sendiri untuk tim! Setelah migrasi, Anda akan menggunakan tim Anda di Teams.com, dan mereka tidak akan muncul lagi di sisi kiri.

Saya mencoba memvisualisasikan keluaran dari contoh penumpukan nampan 3D (menunjukkan cara menumpuk berbagai ukuran di dalam nampan besar).

Di bawah ini adalah kode lengkap dan pendekatan visual menggunakan matplotlib3D. Namun, itu tidak dapat disimpan dalam file 3D karena formatnya memungkinkan pengguna untuk memutarnya dalam 360 derajat setelah menyimpannya dalam format png di komputer. Untuk menghitung informasi posisi untuk semua yang ada di model, cara membuat file .obj yang mirip dengan plot matplotlib3D, atau html untuk membuka gambar di browser untuk rotasi.

Anda dapat menggunakan kit instalasi. Itu membuat file html interaktif yang dapat dibuka di browser. Ini adalah contoh simbol 3D.

Ms Edge (non Chromium): Jupyter Matplotlib Plots Not Showing In Jupyterlab

Kedua paket memerlukan konfigurasi khusus (saya tidak akan melaporkan di sini sintaks untuk plot karena ini bukan pertanyaan khusus Anda), yang harus Anda pelajari, tetapi menurut saya itulah yang Anda butuhkan.

Dengan mengklik “Terima semua cookie”, Anda setuju bahwa Stack Exchange dapat menyimpan cookie di perangkat Anda dan menampilkan informasi sesuai dengan kebijakan cookie kami.