交互式数据可视化工具Boken介绍

2024-06-18 23:18

本文主要是介绍交互式数据可视化工具Boken介绍,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 

 

 

 

 

 

可视化工具

In [1]:

 

import bokeh
# 检查版本是否为0.12.5
bokeh.__version__

Out[1]:

'0.12.5'

In [2]:

 

 
from bokeh.io import output_notebook,output_file,show
from bokeh.charts import Scatter,Bar,BoxPlot,Chord
import seaborn as sns

In [3]:

 

 
# 导入数据
exe_data = sns.load_dataset('exercise')
exe_data.head()

Out[3]:

 Unnamed: 0iddietpulsetimekind
001low fat851 minrest
111low fat8515 minrest
221low fat8830 minrest
332low fat901 minrest
442low fat9215 minrest

In [4]:

 

output_notebook()
#output_file('test.html')

 BokehJS 0.12.5 successfully loaded.

In [6]:

 

p = Scatter(data=exe_data, x='id',y='pulse',title='散点图',xlabel='ID',ylabel='脉搏')
show(p)

 

柱状图

In [7]:

 

 
p = Bar(data=exe_data, label='id',values='pulse',title='柱状图')
show(p)

 

In [8]:

 

 
p = Bar(data=exe_data, label='diet',values='pulse',title='柱状图')
show(p)

 

In [10]:

 

 
p = Bar(data=exe_data,values='pulse', label='diet',stack='kind', title='堆叠柱状图', agg='mean',xlabel='饮食',ylabel='脉搏(均值)')
show(p)

 

In [11]:

 

 
p = Bar(data=exe_data,values='pulse', label='diet',group='kind', title='分组柱状图', agg='mean',xlabel='饮食',ylabel='脉搏均值)')
show(p)

 

盒子图

In [12]:

 

# 盒子图
box = BoxPlot(data=exe_data,values='pulse',label='diet',title='盒子图')
show(box)

 

弦线Chord

In [16]:

 

 
chord = Chord(data=exe_data, source='id', target='kind', value='pulse')
show(chord)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-c32cc5b7881b> in <module>
----> 1 chord = Chord(data=exe_data, source='id', target='kind', value='pulse')2 show(chord)C:\software\ANACONDA\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\charts\builders\chord_builder.py in Chord(data, source, target, value, square_matrix, label, xgrid, ygrid, **kw)304     kw['ygrid'] = ygrid305 
--> 306     chart = create_and_build(ChordBuilder, data, **kw)307 308     chart.left[0].visible = FalseC:\software\ANACONDA\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\charts\builder.py in create_and_build(builder_class, *data, **kws)54     chart_kws = {k: v for k, v in kws.items() if k not in builder_props}55     chart = Chart(**chart_kws)
---> 56     chart.add_builder(builder)57     chart.start_plot()58 C:\software\ANACONDA\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\charts\chart.py in add_builder(self, builder)151     def add_builder(self, builder):152         self._builders.append(builder)
--> 153         builder.create(self)154 155     def add_ranges(self, dim, range):C:\software\ANACONDA\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\charts\builder.py in create(self, chart)503         """504         # call methods that allow customized setup by subclasses
--> 505         self.setup()506         self.process_data()507 C:\software\ANACONDA\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\charts\builders\chord_builder.py in setup(self)118                     for _, row in self.values._data.iterrows():119                         m[row[self.origin]][row[self.destination]] = row[self.value]
--> 120                     self.matrix = m.get_values().T121         else:122             # It's already a square matrixC:\software\ANACONDA\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __getattr__(self, name)5137             if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name):5138                 return self[name]
-> 5139             return object.__getattribute__(self, name)5140 5141     def __setattr__(self, name: str, value) -> None:AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'get_values'

Bokeh 绘制常用图形元素

In [17]:

 

 
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import output_notebook,output_file,show
import numpy as np

In [18]:

 

 
output_notebook()

 BokehJS 0.12.5 successfully loaded.

In [21]:

 

 
p = figure(plot_width=400,plot_height=400)
#圆形
p.circle(np.random.randint(1,10,5),np.random.randint(1,10,5),size=10,color='green')
# 方形
p.square(np.random.randint(1,10,5),np.random.randint(1,10,5),size=10,color='navy')
# 折形
p.line(np.random.randint(1,10,5),np.random.randint(1,10,5),size=10,color='red')
show(p)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-e16157b7fbfd> in <module>9 10 # 折形
---> 11 p.line(np.random.randint(1,10,5),np.random.randint(1,10,5),size=10,color='red')12 13 show(p)fakesource in line(self, x, y, **kwargs)C:\software\ANACONDA\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\plotting\helpers.py in func(self, **kwargs)559             mglyph_ca = None560 
--> 561         glyph = _make_glyph(glyphclass, kwargs, glyph_ca)562         nsglyph = _make_glyph(glyphclass, kwargs, nsglyph_ca)563         sglyph = _make_glyph(glyphclass, kwargs, sglyph_ca)C:\software\ANACONDA\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\plotting\helpers.py in _make_glyph(glyphclass, kws, extra)152     kws = kws.copy()153     kws.update(extra)
--> 154     return glyphclass(**kws)155 156 C:\software\ANACONDA\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\model.py in __init__(self, **kwargs)224         self._id = kwargs.pop("id", make_id())225         self._document = None
--> 226         super(Model, self).__init__(**kwargs)227         default_theme.apply_to_model(self)228 C:\software\ANACONDA\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\core\has_props.py in __init__(self, **properties)239 240         for name, value in properties.items():
--> 241             setattr(self, name, value)242 243     def __setattr__(self, name, value):C:\software\ANACONDA\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\core\has_props.py in __setattr__(self, name, value)274                 matches, text = props, "possible"275 
--> 276             raise AttributeError("unexpected attribute '%s' to %s, %s attributes are %s" %277                 (name, self.__class__.__name__, text, nice_join(matches)))278 AttributeError: unexpected attribute 'size' to Line, possible attributes are js_event_callbacks, js_property_callbacks, line_alpha, line_cap, line_color, line_dash, line_dash_offset, line_join, line_width, name, subscribed_events, tags, x or y

3D绘图--mplot3d

3D曲线可视化

In [22]:

 

 
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

In [23]:

 

# 准备数据
zline = np.linspace(0,15,1000)
xline = np.sin(zline)
yline = np.cos(zline)

In [24]:

 

 
# 创建3D图像对象
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
# 绘制图像
ax.plot(xline, yline, zline)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

In [25]:

 

 
# 创建3D图像对象
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
# 绘制图像,以X轴为竖轴
ax.plot(xline,yline,zline,zdir='x')
plt.show()

In [26]:

 

 
# 创建3D图像对象
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
# 绘制图像,以X轴为竖轴
ax.plot(xline,yline,zline,zdir='y')
plt.show()

In [27]:

 

# 创建3D图像对象
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
# 绘制图像,以X轴为竖轴
ax.plot(xline,yline,zline,zdir='z')
plt.show()

3D 散点图可视化

In [28]:

 

 
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

In [29]:

 

 
# 准备2组散点数据
x1 = np.random.rand(100)
y1 = np.random.rand(100)
z1 = np.random.rand(100)
x2 = np.random.rand(100)
y2 = np.random.rand(100)
z2 = np.random.rand(100)

In [30]:

 

 
# 创建3D图像对象
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
# 绘制图像
ax.scatter(x1, y1, z1, s=10, c='r',marker='o')
ax.scatter(x2, y2, z2, s=80, c='g',marker='^')
plt.show()

3D 柱状图可视化

In [31]:

 

 
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

In [32]:

 

# 准备数据
x = np.arange(10)
y1 = np.random.rand(10)
y2 = np.random.rand(10)

In [33]:

 

 
# 创建3D图像对象
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
# 绘制图像
ax.scatter(x, y1,0)
ax.scatter(x, y2,1)
ax.set_yticks([0, 1])
plt.show()

Pandas 绘图

In [34]:

 

 
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

In [36]:

 

 
# 加载鸢尾花数据集
iris_data = pd.read_csv(r'C:\Users\ML Learning\Projects\第四章-数据分析预习内容\第四章-数据分析预习内容\第三节-数据可视化\lesson_07\lesson_07\examples\dataset\iris.csv')
iris_data.head()

Out[36]:

 sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthspecies
05.13.51.40.2setosa
14.93.01.40.2setosa
24.73.21.30.2setosa
34.63.11.50.2setosa
45.03.61.40.2setosa

折线图

In [37]:

 

 
iris_data.plot()

Out[37]:

<AxesSubplot:>

柱状图

In [39]:

 

 
# 分组柱状图
iris_data.groupby('species').mean().plot(kind='bar')

Out[39]:

<AxesSubplot:xlabel='species'>

In [40]:

 

 
# 堆叠柱状图
iris_data.groupby('species').mean().plot(kind='bar',stacked=True)

Out[40]:

<AxesSubplot:xlabel='species'>

In [ ]:

 

 

 

这篇关于交互式数据可视化工具Boken介绍的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1073333

相关文章

Python MySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据

《PythonMySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据》本文介绍了如何使用Python和pymysqlreplication库通过MySQL的二进制日志(Binlog)获取数据库的变更记录... 目录python mysql通过Binlog获取变更记录恢复数据1.安装pymysqlreplicat

Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法

《Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法》Linux中的dd命令是一个功能强大的数据复制和转换实用程序,它以较低级别运行,通常用于创建可启动的USB驱动器、克隆磁盘和生成随机数据等任务,本文... 目录简介功能和能力语法常用选项示例用法基础用法创建可启动www.chinasem.cn的 USB 驱动

基于Python开发电脑定时关机工具

《基于Python开发电脑定时关机工具》这篇文章主要为大家详细介绍了如何基于Python开发一个电脑定时关机工具,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录1. 简介2. 运行效果3. 相关源码1. 简介这个程序就像一个“忠实的管家”,帮你按时关掉电脑,而且全程不需要你多做

java脚本使用不同版本jdk的说明介绍

《java脚本使用不同版本jdk的说明介绍》本文介绍了在Java中执行JavaScript脚本的几种方式,包括使用ScriptEngine、Nashorn和GraalVM,ScriptEngine适用... 目录Java脚本使用不同版本jdk的说明1.使用ScriptEngine执行javascript2.

Oracle数据库使用 listagg去重删除重复数据的方法汇总

《Oracle数据库使用listagg去重删除重复数据的方法汇总》文章介绍了在Oracle数据库中使用LISTAGG和XMLAGG函数进行字符串聚合并去重的方法,包括去重聚合、使用XML解析和CLO... 目录案例表第一种:使用wm_concat() + distinct去重聚合第二种:使用listagg,

基于C#实现PDF文件合并工具

《基于C#实现PDF文件合并工具》这篇文章主要为大家详细介绍了如何基于C#实现一个简单的PDF文件合并工具,文中的示例代码简洁易懂,有需要的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 界面主要用于发票PDF文件的合并。经常出差要报销的很有用。代码using System;using System.Col

redis-cli命令行工具的使用小结

《redis-cli命令行工具的使用小结》redis-cli是Redis的命令行客户端,支持多种参数用于连接、操作和管理Redis数据库,本文给大家介绍redis-cli命令行工具的使用小结,感兴趣的... 目录基本连接参数基本连接方式连接远程服务器带密码连接操作与格式参数-r参数重复执行命令-i参数指定命

Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件

《Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件》在数据处理和报告生成中,将实体类的列表数据导出到Excel文件是一项常见任务,Python提供了多种库来实现这一目标,下面就来跟随小编一起学习一... 目录一、环境准备二、定义实体类三、创建实体类列表四、将实体类列表转换为DataFrame五、导出Da

Python实现数据清洗的18种方法

《Python实现数据清洗的18种方法》本文主要介绍了Python实现数据清洗的18种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学... 目录1. 去除字符串两边空格2. 转换数据类型3. 大小写转换4. 移除列表中的重复元素5. 快速统

Python数据处理之导入导出Excel数据方式

《Python数据处理之导入导出Excel数据方式》Python是Excel数据处理的绝佳工具,通过Pandas和Openpyxl等库可以实现数据的导入、导出和自动化处理,从基础的数据读取和清洗到复杂... 目录python导入导出Excel数据开启数据之旅:为什么Python是Excel数据处理的最佳拍档