Python Big Data Spark Bokeh Tools

Python Big Data Spark Bokeh Tools – Dalam tutorial ini, kita akan membuat aplikasi web Bokeh sederhana di Dataiku. Ini adalah sebar data penjualan dari perusahaan kaos fiktif Haiku, mirip dengan data yang digunakan dalam tutorial dasar.

Kami akan membuat aplikasi web yang menampilkan sebar plot interaktif yang menunjukkan jumlah total pesanan barang berdasarkan usia pelanggan. Untuk membuatnya interaktif, kami akan menambahkan tarik-turun untuk memfilter menurut kategori item, serta bilah geser untuk memfilter menurut usia.

Python Big Data Spark Bokeh Tools

Jika Anda mengikuti kursus Akademi Visualisasi dan telah menyelesaikan pelajaran praktik sebelumnya, Anda dapat memulai pelajaran ini dengan melanjutkan proyek yang sama yang Anda lakukan sebelumnya.

Data Scientists Reveal: 40 Best Cheat Sheets On The Web

Di bilah navigasi atas, pilih Aplikasi Web dari menu Kode (). Klik + Aplikasi Web Baru > Aplikasi Web Kode > Bokeh > Aplikasi Bokeh kosong. Ketik nama sederhana untuk aplikasi web Anda, seperti

Anda akan membuka tab Tampilan Aplikasi Web, yang saat ini kosong karena kami belum mulai membuat aplikasi web.

Pada tab Pengaturan, di bawah Kode env, Anda dapat melihat lingkungan kode yang digunakan aplikasi web. Saat ini diatur untuk mewarisi lingkungan default proyek, yang dalam hal ini adalah lingkungan DSS bawaan.

Karena lingkungan bawaan sudah berisi paket yang diperlukan untuk tutorial ini, Anda tidak perlu mengubahnya. Namun, jika Anda ingin menggunakan lingkungan kode yang berbeda untuk ini atau aplikasi web lainnya, Anda dapat mengubahnya dari menu tarik-turun Kode env lalu klik Simpan.

Tools For The Python Data Ecosystem

Belum ada yang tampil karena kami belum melakukan visualisasi, tetapi tidak ada kesalahan di log.

Dua baris terakhir menentukan tata letak aplikasi web dan menambahkannya ke “dokumen” yang ada. Untuk saat ini, kami akan menyertakan widget kosong yang akan kami isi setelah kami menambahkan interaktivitas.

Scatterplot saat ini mencakup semua pesanan dari tahun 2013-2017, dari semua jenis kaos yang dijual. Sekarang, kami menambahkan kemampuan untuk memilih subset tahun dan kategori jersey tertentu. Untuk melakukan ini, kita perlu membuat perubahan pada kode Python.

Kode di bagian ini harus ditambahkan setelah kode yang mendefinisikan tata letak, tetapi sebelum kode yang mendefinisikan tata letak aplikasi web. Lihat gambar di bawah untuk referensi.

Hands On Tutorial: Bokeh Webapp — Dataiku Knowledge Base

Selanjutnya, kita akan menambahkan dua bagian kode berikut yang akan mendengarkan perubahan nilai widget

Setelah menyimpan pekerjaan Anda dan menyegarkan pratinjau, tab Pratinjau akan menampilkan sebar interaktif yang baru saja kita buat. Menggunakan data untuk menemukan korelasi adalah keterampilan yang berharga. Tetapi penting juga untuk mengomunikasikan temuan ini kepada orang lain yang tidak terlalu akrab dengan kumpulan data. Mengetahui hal ini, saya memutuskan untuk pergi ke Google untuk mencari tahu alat apa yang harus saya pelajari untuk menampilkan proyek data saya.

Saya segera menemukan posting blog ini tentang perpustakaan visualisasi data untuk Python dan beberapa hal menarik perhatian saya.

Bagaimana saya bisa memilih salah satu saja? Saya tidak ingin memilih hanya satu, tetapi saya pikir Seaborn diberikan karena didasarkan pada matplotlib, dan saya sudah mempelajarinya dalam jumlah yang layak (terima kasih Dataquest!).

Building Earthquake Prediction Model With Pyspark And Bokeh

Saya suka ide geoplotlib, karena peta panas. Saya pasti akan memanaskannya di masa depan. Aku bahkan tidak tahu apa itu. Saya hanya ingin membuat peta panas dan tahu bahwa saya melakukannya.

Pertanyaan-pertanyaan ini tampak jelas, tetapi saya belum pernah melihat data apa pun untuk mendukung konsep-konsep ini. Dan itulah kesenangannya. Mendukung ide dengan data sama pentingnya dengan memiliki ide di tempat pertama.

Berikut adalah repo github untuk kode yang menghasilkan grafik di bawah ini. line1.py, line2.py, dan line3.py adalah grafik, sesuai urutan kemunculannya di sini.

Ada korelasi yang cukup kuat antara berat mobil dan mil per galon. Seperti yang seharusnya! Dibutuhkan lebih banyak energi untuk memindahkan lebih banyak beban!

Top 5 Data Visualization Tools For 2019

Korelasi lain yang sangat kuat! Meskipun ada outlier aneh ini pada tanda 38 MPG. Saya pikir mungkin karena kumpulan data yang tidak lengkap, atau kumpulan data yang bias dengan sebagian besar mesin 4 silinder … Tapi saya belum membuat grafik untuk memeriksanya

Seperti inilah tampilan grafik yang saya harapkan, tetapi grafik ini kacau dalam beberapa cara. Trennya terlihat benar, tetapi tag x-tick saya tidak dalam urutan yang benar. Saya tidak yakin mengapa ini terjadi, karena data yang digunakannya untuk membuat grafik diurutkan dengan benar. Ini dapat terjadi karena beberapa “rata-rata” bawaan yang dilakukan Seaborn saat membuat plot garis.

Saya telah belajar bahwa saya tidak memilih yang terbaik untuk menyampaikan korelasi yang paling efektif. Juga, saya harus banyak belajar tentang cara mengatur dan membersihkan data untuk mempersiapkannya untuk grafik. Saya yakin di operator Anda sebagai pengembang, Anda mungkin pernah melihat beberapa bagan dan diagram visualisasi data yang bagus. Menampilkan data dalam bentuk grafik interaktif adalah cara terbaik untuk memberikan gambaran umum dan informasi yang berguna tentang data.

Bokeh adalah pustaka visualisasi data Python yang menyediakan alat dan utilitas untuk membuat bagan dan diagram interaktif.

Data Science With Optimus. Part 1: Intro.

Meskipun ada banyak pustaka Javascript yang tersedia untuk membuat grafik interaktif, bokeh menyediakan cara mudah untuk membuat grafik dengan Python dan menampilkannya di antarmuka pengguna.

Jika Anda tahu Python, Anda mungkin akrab dengan perpustakaan yang kuat seperti Numpy dan Pandas. Sejumlah besar data dapat ditangani dengan mudah dengan perpustakaan ini. Pustaka ini bersama dengan bokeh memudahkan pengembang untuk membuat desain interaktif.

Dengan bantuan Bokeh, Anda dapat membuat grafik seperti: grafik batang, plot kotak, histogram, peta panas, plot pencar, dan banyak lagi. Desain ini mudah disesuaikan dan semuanya didokumentasikan dengan baik. Anda dapat membuat bagan ini interaktif dengan menambahkan tooltip. Anda dapat menggabungkan bagan yang berbeda dan membuat tampilan gabungan dari bagan.

Contoh di atas dapat digunakan dengan cara yang sama untuk membuat grafik interaktif lainnya dan Anda dapat melakukan perbaikan sesuai kebutuhan Anda.

Learning Python Anaconda

Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang cara membuat desain dasar dengan bokeh, Anda dapat mengunjungi tautan ini. Beberapa bulan yang lalu, saya menulis artikel tentang alat Python Viz favorit saya: HoloViz. Banyak orang tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang Dashshader, alat visualisasi data besar dalam keluarga HoloViz. Saya sangat suka Datashader dan saya suka bagaimana Datashader membuat visualisasi yang berarti dari kumpulan data besar menjadi sangat mudah. Jadi dalam artikel ini, saya akan memandu Anda melalui contoh Datashader sederhana, menjelaskan cara kerja Datashader dan mengapa begitu cepat.

Datashader memberikan solusi elegan dan tampaknya ajaib untuk kedua rintangan. Selanjutnya, saya akan menunjukkan sebuah contoh dan melihat keajaiban di dalamnya.

Contoh ini dari data sampel NYC Taxi di pyviz.org. Untuk contoh lengkap, lihat https://examples.pyviz.org/nyc_taxi.

Untuk file yang lebih besar, Anda ingin menggunakan perpustakaan pemrosesan terdistribusi seperti Dask dengan Datashader, tetapi di sini kami memiliki file Parket dengan “hanya” 11 juta catatan, yang mudah ditangani oleh Datashader di laptop dengan Pandas tanpa komputer khusus. sumber daya. . Di sini kita akan memuat dua kolom yang mewakili lokasi keberangkatan taksi.

Infographic] Data & Machine Learning Tools Landscape

Di sini kami memplot data kami menggunakan Datashader. Hanya butuh empat baris kode dan enam milidetik untuk memplot 11 juta baris data dengan laptop saya, dihamparkan pada peta wilayah New York:

Saat menjalankannya secara langsung, Anda dapat memperbesar ke wilayah mana pun di peta itu, dengan plot diperbarui secara dinamis untuk menggunakan resolusi penuh untuk tingkat zoom itu.

Datashader mengonversi data Anda menjadi raster menggunakan pipeline lima langkah. Dokumen Datashader mengilustrasikan cara kerja pipeline langkah demi langkah: proyeksi, agregasi, transformasi, peta warna, dan penyematan. Saya akan memecah contoh saya sebelumnya menjadi langkah-langkah kecil ini sehingga kita dapat melihat apa yang dilakukan Datashader di bawah tenda.

Pertama, kita mendefinisikan kanvas 2D dengan lebar dan tinggi untuk data yang akan diproyeksikan. Kanvas menentukan berapa banyak piksel yang ingin kita lihat di gambar akhir dan secara opsional mendefinisikan

Python In Hadoop System With Blaze And Bokeh

Yang sesuai dengan piksel ini. Di sini rentang data perencanaan tidak ditempatkan di kanvas, sehingga secara otomatis diisi pada langkah berikutnya dari nilai maksimum dan minimum data x dan y dalam bingkai data. Kanvas mendefinisikan apa proyeksi itu, tetapi untuk kecepatan setiap titik sebenarnya diproyeksikan selama langkah pembuatan.

Setelah menentukan kanvas yang diproyeksikan, kami memproyeksikan setiap titik ke kisi keluaran dua dimensi dan menggabungkan hasil per piksel. Datashader mendukung banyak opsi untuk integrasi ini, tetapi dalam contoh ini, kami hanya menghitung berapa banyak titik data yang diproyeksikan pada setiap piksel, mengulangi titik data dan menambahkan piksel jika di mana titik itu berada. Hasil dalam kasus ini adalah histogram dua dimensi yang menghitung penurunan per piksel:

Hasil dari langkah sebelumnya sekarang menjadi grid ukuran tetap, terlepas dari ukuran dataset asli.

Belajar big data dengan python, tutorial spark python, big bokeh, big data using python adalah, bokeh python