How To Use Bokeh Palettes

How To Use Bokeh Palettes – Cara terbaik untuk memahami tren dalam gambaran besar dan nuansa kumpulan data adalah dengan menjelajahinya sendiri. Apa yang akan terjadi jika batas sumbu diperluas? Bagaimana hasilnya akan terpengaruh jika kondisi awal ini diubah? Sayangnya, grafik statis tidak menawarkan tingkat entri itu. Apa yang Anda lihat adalah apa yang Anda dapatkan. Untungnya, Bokeh mengisi celah ini dengan membuat aplikasi cantik dan intuitif yang memungkinkan Anda menjelajahi data lebih dalam.

Artikel ini membahas dasar-dasar Python seperti NumPy, menggunakan DataFrames di Pandas, dan membuat fungsi. Artikel tersebut menjelaskan cara mengatur aplikasi Bokeh interaktif di notebook Jupyter. Keakraban dengan membuka dan menjalankan notebook Jupyter dianjurkan.

How To Use Bokeh Palettes

Bokeh adalah perpustakaan visualisasi data yang mengambil grafik statis dan interaktif yang ditulis dengan Python dan menerjemahkannya ke dalam format browser. Apa yang membuat Bokeh lebih kuat daripada pustaka bagan interaktif lainnya (seperti Plotly) adalah widgetnya, elemen UI yang mengontrol data dalam bagan. Plotly menawarkan 4 kontrol khusus untuk tekstur interaktif, sementara Bokeh menawarkan lusinan. Selain itu, Bokeh memungkinkan penyesuaian dengan panggilan balik CustomJS, memungkinkan pengguna untuk menulis perilaku Javascript khusus untuk kasus khusus yang tidak dapat diselesaikan dengan widget Bokeh yang ada. Karena aplikasi ini hanya menggunakan widget Bokeh yang ada, artikel ini tidak akan membahas callback CustomJS.

Python Data Visualization With Bokeh

Aplikasi berkomunikasi dengan kode Python melalui server Bokeh. Ini tidak diperlukan di semua aplikasi Bokeh, tetapi diperlukan untuk aplikasi seperti ini yang mereferensikan fungsi Python setiap kali pengguna membuat pilihan dan memperbarui kumpulan data. Kode Python harus dijalankan di server Bokeh. Mulai server Bokeh setelah membuat perubahan pada kode Python. Setelah masuk, server tidak akan menyertakan perubahan yang dibuat dengan Python.

Repositori berisi kode untuk notebook Jupyter dan Python. Kedua kode memiliki kemampuan yang sama. Notebook Jupyter akan menghasilkan aplikasi di notebook, sedangkan kode Python akan menampilkan output di browser default.

Artikel ini menunjukkan kode untuk notebook Jupyter. Mengedit aplikasi Bokeh interaktif jauh lebih mudah di notebook Jupyter karena Anda tidak perlu memulai ulang server Bokeh untuk setiap perubahan.

Argumen harus cocok dengan lokasi halaman notebook Jupyter, yang ada di bilah browser.

Free Blue Bokeh Background

Alih-alih memulai ulang server Bokeh setelah setiap perubahan, Anda hanya perlu menjalankan notebook Jupyter untuk melihat perubahannya.

Widget adalah cara pengguna memberikan masukan ke aplikasi Bokeh. Untuk membandingkan dana yang dikelola dengan indeks, aplikasi memerlukan beberapa masukan, seperti berapa banyak yang diinvestasikan pada awalnya (

Tentukan rentang tanggal. Semua variabel ini dapat diubah nanti dengan input pengguna. Tapi pertama-tama, mereka harus diinisialisasi.

Variabel tergantung pada indeks yang dipilih. Variabel-variabel ini bertindak sebagai batasan dan mencegah pengguna memilih tanggal di mana indeks tidak ada. Lagi pula, itu bukan perbandingan yang adil jika dana yang dikelola memiliki waktu lebih banyak untuk tumbuh daripada indeks.

Bokeh Of Sunlight Color Scheme » Orange » Schemecolor.com

Gunakan widget DatePicker, termasuk kalender pop-up, untuk memilih rentang tanggal dengan mudah. Widget pemintal memberikan fondasi

Fungsi mengembalikan DataFrame dari basis biaya indeks dan posisi penutupan investasi untuk setiap hari antara tanggal mulai dan tanggal akhir. Kolom

Legenda plot hanya berisi simbol ticker indeks yang digunakannya sebagai label. Ini harus disimpan dalam kolom dan bukan sebagai variabel, karena Bokeh memerlukan semua informasi yang dapat diperbarui untuk disimpan dalam format tabel.

Mengembalikan tingkat pengembalian tahunan untuk dana yang dikelola dan DataFrame dari kinerja dana selama periode waktu yang ditentukan. Terlepas dari fluktuasi dana yang dikelola, aplikasi menggunakan placeholder dan mengasumsikan bahwa nilai (atau nilai) dana yang dikelola sama. Untuk membuat kurva eksponensial yang seragam, fungsi menghitung posisi dana yang dikelola untuk kerangka waktu setiap hari bahkan pada hari-hari ketika pasar ditutup. Jadi saring

Bokeh Graph Not Showing In Jupyter Notebooks · Issue #7700 · Bokeh/bokeh · Github

Fungsi ini menggabungkan dana yang dikelola dan data indeks ke dalam DataFrame. Ini juga menghitung perbedaan antara posisi dua dana untuk setiap hari dalam rentang tanggal.

, objek ColumnDataSource. Bagan Bokeh memerlukan data yang diformat sebagai ColumnDataSource. ColumnDataSource mengambil DataFrame dan mengikat setiap nama kolom ke data kolom, seperti objek kamus. Setiap kolom di ColumnDataSource harus memiliki panjang yang sama.

. Nama kolom dengan spasi memerlukan kurung kurawal. Sepasang kunci kedua menentukan format data.

Itu akan mengambil semua ruang yang memungkinkan desain. Aplikasi ini menggunakan mesin terbang dua baris untuk menggambar data.

Representing Data With Two Categories By Both Color And Marker Shape

Fungsi memberitahu Bokeh cara memperbarui tekstur. Ini dikenal sebagai fungsi panggilan balik. Semua fungsi panggilan balik memerlukannya

Metode yang akan memicu fungsi panggilan balik setiap kali perubahan yang ditentukan terjadi. Di sini, setiap kali pengguna mengubah nilai widget, fungsi panggilan balik

Terakhir, Bokeh perlu mengetahui cara mengatur tekstur dan widget di aplikasi. Semua widget ditumpuk dalam kolom yang disebut

Wadah Menempatkan semuanya dalam satu tab membuat segalanya lebih mudah untuk pembaruan aplikasi yang tercakup dalam Bagian 2 dan Bagian 3. Terakhir, tambahkan

Color Combination Brilliant Bokeh

Bagian 1 membahas dasar-dasar Bokeh dan meletakkan dasar-dasar aplikasi. Bagian 2 akan membangun kerangka kerja ini dan membuat tab baru untuk membandingkan indeks dengan saham atau aset yang dapat diperdagangkan lainnya. Terakhir, Bagian 3 akan membuat spreadsheet untuk membandingkan dua aset perdagangan.

Fokus utama dari aplikasi ini adalah untuk menampilkan kekuatan kemampuan interaktif Bokeh. Untuk melakukan ini, itu tidak hanya menunjukkan tren dalam gambaran besar, tetapi juga menampilkan pengukuran harian. Interaktivitas memungkinkan pengguna untuk memeriksa dan menentukan kapan keuntungan atau kerugian yang signifikan telah terjadi. Selain itu, aplikasi menghitung selisih antara dua investasi untuk setiap hari. Tidak seperti grafik statis satu ukuran untuk semua, aplikasi intuitif ini memungkinkan pengguna untuk memasukkan kondisi untuk menjelajahi data dengan lebih baik dan menjawab pertanyaan mereka.

Terima kasih telah membaca artikel saya. Semua pendapat dipersilakan. Saya selalu bersemangat untuk mempelajari cara-cara baru atau lebih baik dalam melakukan sesuatu. Jangan ragu untuk meninggalkan komentar atau hubungi saya di [email protected].

Bergabunglah dengan Medium dengan tautan rujukan saya – Katy Hagerty Sebagai anggota Medium, sebagian dari biaya keanggotaan Anda akan diberikan kepada penulis yang Anda baca dan Anda akan memiliki akses penuh ke semua cerita di … medium.com Dalam tutorial ini, saya’ akan memandu Anda langkah demi langkah menampilkan penjualan rumah menggunakan Bokeh untuk membuat peta dengan peta warna yang mewakili harga jual. Saya ingin penonton merasakan sekilas lingkungan mana yang lebih mahal. Ini juga merupakan visualisasi yang berguna untuk tujuan pemodelan harga prediktif, untuk memahami betapa pentingnya lokasi, dan apakah fitur baru terkait lokasi mungkin berguna untuk desain Anda.

How To Expand Limited Color Palette In Python’s Bokeh Plot

Kami akan menggunakan kumpulan data harga penjualan untuk area King County yang dapat ditemukan di Kaggle, tetapi prinsipnya dapat diterapkan ke kumpulan data pilihan Anda.

Pertama, pastikan dataset kita sesuai dengan tujuan. Perhatikan bahwa Bokeh memerlukan koordinat Mercator untuk memplot titik data pada peta. Dataset kami berisi koordinat garis lintang dan garis bujur, sehingga diperlukan sebuah fungsi untuk mengubahnya. Dengan asumsi semua langkah pembersihan data (seperti nilai yang hilang) telah selesai, berikut adalah tampilan data Anda.

Salah satu fitur menonjol Bokeh adalah koleksi petak peta bawaannya. Meskipun Anda dapat menggunakan Google Maps, itu memerlukan kunci API. Kami akan menggunakan Carto DB. Kami memilih tab ini

Selanjutnya, kita akan memilih palet pemetaan warna. Kami ingin memastikan tampilan kami efektif dalam membedakan di mana rumah paling mahal berada. Bokeh memiliki banyak pilihan palet yang telah ditentukan sebelumnya, dan tergantung pada granularitas yang Anda inginkan, Anda dapat memilih berapa banyak warna yang ingin Anda gunakan dari palet. Ada juga beberapa palet yang diperluas dengan spektrum yang lebih luas, yang telah kami pilih di sini.

Pastel Colors In Design [ideas, Examples And Mega Inspiration]

Kami juga akan menentukan sumber yang akan digunakan, dari mana data berasal. Ini adalah tipe yang paling umum

Parameter ke metode pelacakan, yang memungkinkan kami meneruskan nama kolom sebagai pengganti nilai data.

Selanjutnya, mari kita definisikan colormapper kita. Ini adalah peta warna linier yang diterapkan pada bidang harga. Kami menetapkan parameter rendah dan tinggi masing-masing sebagai harga minimum dan maksimum.

Fitur yang menarik adalah penyertaan informasi tambahan saat pengguna mengarahkan kursor ke titik data. Ini didefinisikan menggunakan petunjuk. Kami telah memilih untuk menunjukkan harga rumah dan kode pos. Simbol @ berarti nilai berasal dari sumber.

Pandas Bokeh Visualization Tutorial

. Kami akan memberinya judul dan mengatur jenis sumbu x dan y menjadi Mercator, sehingga ini menampilkan tanda garis lintang dan garis bujur yang paling sering kita gunakan saat merender. Kami juga akan mendefinisikan label sumbu, untuk kelengkapan.

Mari tambahkan bilah warna yang akan berfungsi sebagai bantuan visual untuk memahami pemetaan warna kita. Secara default, Bokeh menggunakan notasi ilmiah yang sesuai, tetapi dalam kasus ini saya pikir akan lebih baik menggunakan notasi sederhana untuk harga. Ini dipengaruhi secara default

How to use proxy, how to use like, how to use pomade, how to use contact lenses, how to use makeup, how to use postgresql, how to use phone, how to use computer, how to use blender, how to use proxifier, how to use tampon, how to use wtfast