Bokeh Link Line And Scatter Plot – Sebagai pengguna kekuatan JupyterLab, saya suka menggunakan Bokeh untuk menggambar karena gambar interaktifnya. JupyterLab juga menyediakan ekstensi untuk matplotlib interaktif, tetapi lambat dan macet dengan kumpulan data yang lebih besar.

Apa yang saya tidak suka tentang Bokeh adalah dokumentasinya yang besar dan contoh-contoh yang rumit. Terkadang saya ingin membuat baris sederhana dan berjuang dengan 10 baris atau lebih dari kode Bohek tertentu. Tapi kode Bokeh bisa sangat kompak seperti yang akan saya tunjukkan di bawah ini. Ini juga merupakan tujuan utama, yaitu menampilkan beberapa visualisasi data yang berguna dengan kode sesedikit mungkin.

Bokeh Link Line And Scatter Plot

Beberapa tautan di atas adalah tautan afiliasi dan jika Anda melaluinya untuk melakukan pembelian, saya akan mendapat komisi. Ingatlah bahwa saya menautkan kursus untuk kualitasnya, bukan untuk komisi yang saya dapatkan dari pembelian Anda.

Create Stunning Data Visualisations With These Easy To Use 5 Python Tools

Bokeh adalah perpustakaan visualisasi interaktif yang menargetkan browser web modern untuk presentasi. Ini bertujuan untuk memberikan konstruksi grafis serbaguna yang elegan dan ringkas dan memperluas kemampuan ini dengan interaktivitas berkinerja tinggi ke kumpulan data yang sangat besar atau streaming. Bokeh dapat membantu siapa saja yang ingin membuat diagram, dasbor, dan aplikasi data interaktif dengan cepat dan mudah.

Mari kita buat beberapa data acak menggunakan numpy. Bokeh memiliki struktur data sendiri (ColumnDataSource) untuk merepresentasikan data. Saya tidak yakin mengapa mereka mengembangkan struktur data mereka sendiri karena pandas dan numpy adalah standar de facto dalam analitik Python (cerahkan saya di komentar di bawah jika Anda tahu). Tapi untungnya, ini juga berfungsi dengan panda. Untuk posting blog ini, saya memutuskan untuk menulis contoh dengan cara Bokeh dengan struktur datanya.

Untuk membuat baris sederhana di Bohek, kita membutuhkan 3 baris kode. Itu tidak terlalu buruk. Perhatikan bahwa plot secara interaktif di luar batas, kita dapat memperbesar dan menggeser, yang sangat berguna dengan kumpulan data yang lebih besar.

Untuk memvisualisasikan dua kolom data dengan rentang yang berbeda pada grafik, kita dapat menggunakan dua sumbu y yang terpisah. Kita dapat mengatur rentang sumbu y, tetapi ini tidak perlu. Saya menggunakan nilai minimum dan maksimum kolom data sebagai batas sumbu y. Untuk memisahkan kolom data secara visual, kita dapat menambahkan legenda dan mengatur warna.

Linking Plots Together

Di sinilah Bokeh benar-benar bersinar. Anda dapat dengan mudah menentukan beberapa elemen dan Bokeh akan menampilkannya dalam gambar.

Bokeh sangat dapat disesuaikan. Anda dapat mengubah semua hal yang Anda harapkan dari perpustakaan gambar, seperti lebar garis, warna, beberapa plot kisi, dll. Ini menawarkan grafik khusus seperti kandil untuk data keuangan, visualisasi Burtin dan Anda bahkan dapat membuat tabel periodik. Unik untuk Bokeh (setidaknya sejauh yang saya tahu) adalah opsi untuk mengekspor diagram ke kode javascript yang memungkinkan Anda untuk menyematkan gambar langsung ke halaman web dengan semua kemampuan interaktifnya. Beberapa orang di tim saya, termasuk saya sendiri, merasa cukup membingungkan berada di scatterplot Bokeh, katakanlah menggunakan

Metode, untuk awalnya secara otomatis menyesuaikan data dengan gambar, kita dapat memilih ukuran yang masuk akal untuk data kita, misalnya menggunakan sesuatu seperti

Namun, saat kami memperbesar data secara interaktif, ukuran mesin terbang yang ditampilkan berbeda dari zoom. Apakah ada cara untuk meningkatkannya secara proporsional dengan zoom yang telah kami sertakan? Sesuatu yang mirip dengan interaksi grafis vektor (misalnya svg). Jika mengingatnya, gambar matlab dan gambar matplotlib yang tepat harus mempertahankan perilaku simetri zoom. Untuk mengilustrasikan perilaku yang kita lihat, pertimbangkan gambar pertama dan kotak merah yang saya perbesar secara kasar ke gambar kedua.

How To Get Bokeh To Scale Scatter Plot Size According To Zoom

… intinya semua atribut ini bisa divektorkan. Misalnya, kita dapat mengatakan bahwa besarnya sama dengan 2, 4, 6, 8, 10, dan sekarang besarnya dimodulasi dengan benar. Jadi kami memiliki satu yang memiliki ukuran 2 dan satu yang memiliki ukuran 4. Ukurannya biasanya dalam piksel, jari-jari biasanya dalam satuan dimensi data. Tetapi segala sesuatu yang lain di sini seperti semua warna, semua atribut visual dapat di-vektorkan dengan cara ini. Anda dapat memberi mereka nilai tunggal seperti yang kami lakukan, misalnya, dengan warna isian garis, atau Anda dapat memberi mereka vektor nilai yang dalam hal ini semuanya berbeda. Jadi latihan selanjutnya di sini Anda pergi ke notebook ini ini adalah notebook kedua “02 – menggambar” adalah mencoba melakukan contoh yang sama tetapi sekarang atur radius alih-alih ukuran dan jenisnya lihat apa perbedaannya jika Anda mengatur jika Anda mengatur radius ukuran sebagai gantinya.

Dengan mengklik “Terima semua cookie”, Anda setuju bahwa Stack Exchange dapat menyimpan cookie di perangkat Anda dan mengungkapkan informasi sesuai dengan Kebijakan Cookie kami. Meskipun Matplotlib dapat memenuhi semua kebutuhan kita saat ingin memplot sesuatu dengan Python, terkadang dibutuhkan banyak waktu untuk membuat grafik yang bagus menggunakannya. Yah, kadang-kadang kita mungkin ingin menunjukkan sesuatu kepada bos sehingga akan menyenangkan memiliki plot yang bagus dan interaktif.

Ada banyak perpustakaan hebat yang dapat melakukan ini, Bokeh adalah salah satunya. Namun, perlu waktu untuk mempelajari cara menggunakan perpustakaan semacam itu. Sebenarnya, seseorang sudah memecahkan masalah ini untuk kita. Ini disebut perpustakaan

, yang menggunakan Panda secara langsung dan merender data menggunakan Bokeh. Sintaksnya sangat sederhana dan saya pikir Anda dapat mulai menggunakannya dalam waktu singkat!

Qgis Plugins Planet

Saya ingin menghasilkan beberapa data acak untuk tujuan tampilan. Misalkan kita memiliki dataset dari situs web e-commerce. Dataset mencakup penjualan antara 2010 dan 2019 untuk tiga kategori. Mari buat kumpulan data ini menggunakan Numpy.

Untuk memplot data, kita perlu mengatur output ke notebook, yang akan berfungsi untuk notebook Jupyter/iPython. Saya akan menjelaskan nanti mengapa kita harus melakukan ini, itu karena

Jadi Anda telah melihat betapa mudahnya membuat plot yang begitu indah. Lebih penting lagi, ini interaktif. Di bawah ini adalah GIF dari repo GitHub resmi.

Tentu saja, perpustakaan juga mendukung banyak parameter lanjutan yang memungkinkan kita untuk memodifikasi bagan jika diperlukan.

Compare The Best Data Viz Libraries For Python And Pandas

Selain Jupyter Notebook, kita juga bisa mengatur outputnya menjadi file HTML. Oleh karena itu, grafik akan disimpan dan output ke file HTML yang dapat diteruskan dan didistribusikan.

Library untuk menggambar kerangka data Pandas Anda dari awal hingga akhir dengan kode yang sangat sederhana namun presentasi yang indah dengan fitur interaktif.

Sepertinya pustaka ini mungkin tidak memenuhi semua kebutuhan Anda saat Anda memiliki banyak persyaratan rendering khusus, tetapi ini adalah pustaka yang bagus saat Anda ingin membuat grafik tipikal untuk kumpulan data Anda.

Bergabunglah dengan Medium dengan tautan rujukan saya – Christopher TaoSebagai anggota Medium, sebagian dari biaya keanggotaan Anda diberikan kepada penulis yang Anda baca dan Anda mendapatkan akses penuh ke setiap cerita … media. com

How To Invert X/y Axis At Scatter Graph? — Dojo Community

Jika Anda menemukan artikel saya bermanfaat, silakan pertimbangkan untuk bergabung dengan Medium untuk mendukung saya dan ribuan penulis lainnya! (Klik tautan di atas) Dalam artikel ini kita akan belajar tentang beberapa mesin terbang serta menambahkan legenda pada bokeh. Sekarang bokeh memberi kita berbagai glyph yang dapat digunakan untuk mewakili suatu titik pada grafik. Beberapa mesin terbang adalah lingkaran, persegi, bintang, segitiga_terbalik(), segitiga(), dll.

Hands On Tutorial: Bokeh Webapp — Dataiku Knowledge Base

Dalam contoh ini, kita akan memeriksa beberapa glyph bersama dengan legenda bokeh untuk mengidentifikasinya dan mengubah beberapa properti kotak yang membedakan plot. Ini penting karena dalam plot dengan tipe glyph yang berbeda, Anda memerlukan sesuatu untuk mengidentifikasinya dan saat itulah legenda bokeh berperan. Sekarang mari kita ke eksekusi kode.

Konsep utama di balik contoh ini adalah bahwa kami telah memberikan label untuk setiap diagram pada grafik, dan menggunakan legenda bokeh, kami mengubah properti dari mesin terbang yang ditampilkan dalam kotak di sudut kanan atas (yang merupakan default).

Pada contoh terakhir, kita akan mengimpor dataset ke dalam kode kita. Setelah itu kita akan menggambar grafik yang berbeda dan menggunakan legenda bokeh, kita akan mengubah ukuran label dan ukuran mesin terbang. Mari kita ke tindakan.

Kami menggunakan cookie untuk memastikan Anda mendapatkan pengalaman menjelajah terbaik di situs web kami. Dengan menggunakan situs web kami, Anda mengonfirmasi bahwa Anda telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami Bokeh adalah perpustakaan visualisasi data dengan Python. Ini menyediakan bagan dan diagram yang sangat interaktif. Apa fungsinya?

Environmental Sciences Proceedings

Scatter plot spss, scatter plot, scatter plot adalah, cara membuat scatter plot