Bokeh 0.12.3dev3,Python 交互式可视化库

Bokeh 0.12.3dev3 发布了,Bokeh (Bokeh.js) 是一个 Python 交互式可视化库,支持现代化 Web 浏览器,提供非常完美的展示功能(腾云科技ty300.com)。Bokeh 的目标是使用 D3.js 样式提供优雅,简洁新颖的图形化风格,同时提供大型数据集的高性能交互功能(基础教程qkxue.net)。Boken 可以快速的创建交互式的绘图,仪表盘和数据应用。

暂未发现更新内容,点击查看发行说明和提交记录:

https://github.com/bokeh/bokeh/releases/tag/0.12.3dev3
https://github.com/bokeh/bokeh/compare/0.12.3dev3...master

时间: 2024-11-09 00:06:47

Bokeh 0.12.3dev3,Python 交互式可视化库的相关文章

Bokeh 0.12.2rc1 发布,Python 交互式可视化库

Bokeh 0.12.2rc1 发布了,Bokeh (Bokeh.js) 是一个 Python 交互式可视化库,支持现代化 Web 浏览器,提供非常完美的展示功能(app制作ty300.com).Bokeh 的目标是使用 D3.js 样式提供优雅,简洁新颖的图形化风格,同时提供大型数据集的高性能交互功能(入门教程qkxue.net).Boken 可以快速的创建交互式的绘图,仪表盘和数据应用. 小版本更新,暂无正式的改进说明,想了解更多信息,直接查看github提交记录.

Bokeh 0.12.3dev1 和 0.12.3dev2 发布

Bokeh 0.12.3dev1 和 0.12.3dev2 发布了,Bokeh (Bokeh.js) 是一个 Python 交互式可视化库,支持现代化 Web 浏览器,提供非常完美的展示功能.Bokeh 的目标是使用 D3.js 样式提供优雅,简洁新颖的图形化风格,同时提供大型数据集的高性能交互功能.Boken 可以快速的创建交互式的绘图,仪表盘和数据应用. 暂未发现更新内容,点击这里保持继续关心: https://github.com/bokeh/bokeh/commits/master ht

Python数据可视化库-Matplotlib(一)

今天我们来学习一下python的数据可视化库,Matplotlib,是一个Python的2D绘图库 通过这个库,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率图,条形图,错误图,散点图等等 废话不多说,我们直接通过例子来进行讲解. 首先我们有一组数据如下: 我们可以看到,这组数据有日期,还有日期对应的值,因为这组数据中的日期格式不是标准的日期格式 那么我们对数据做一下转换,取1948年的整年的数据,来进行一个绘图操作 import pandas as pd unrate = pd.rea

Python统计分析可视化库seaborn(相关性图,变量分布图,箱线图等等)

Visualization of seaborn  seaborn[1]是一个建立在matplot之上,可用于制作丰富和非常具有吸引力统计图形的Python库.Seaborn库旨在将可视化作为探索和理解数据的核心部分,有助于帮人们更近距离了解所研究的数据集.无论是在kaggle官网各项算法比赛中,还是互联网公司的实际业务数据挖掘场景中,都有它的身影.    在本次介绍的这个项目中,我们将利用seaborn库对数据集进行分析,分别展示不同类型的统计图形. 首先,我们将导入可视化所需的所有必要包,我

Pycon 2017: Python可视化库大全

本文首发于微信公众号“Python数据之道” 前言 本文主要摘录自 pycon 2017大会的一个演讲,同时结合自己的一些理解. pycon 2017的相关演讲主题是“The Python Visualization Landscape”. 先来一张全景图镇楼~~ 看完这张图是不是有点懵? 别着急,我们一起来看看后面的阐述. python可视化库可以大致分为几类: 基于matplotlib的可视化库 基于JS的可视化库 基于上述两者或其他组合功能的库 基于matplotlib的可视化库 matp

Python地图可视化三大秘密武器

Python地图可视化库有大家熟知的pyecharts.plotly.folium,还有稍低调的bokeh.basemap.geopandas,也是地图可视化利器. 首先介绍下bokeh bokeh擅长制作交互式图表,当然在地图展示方面也毫不逊色. 示例代码地址: https://automating-gis-processes.github.io/2017/lessons/L5/interactive-map-bokeh.html Bokeh支持google地图.geojson数据的地理可视化

数据可视化库-Matplotlib基本操作

python-3.7     pycharm matplotlib 2.2.3 """ 数据可视化库-Matplotlib 时间:2018\9\12 0012 """ import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt print("""\n-------------------

python数据可视化、数据挖掘、机器学习、深度学习 常用库、IDE等

一.可视化方法 条形图 饼图 箱线图(箱型图) 气泡图 直方图 核密度估计(KDE)图 线面图 网络图 散点图 树状图 小提琴图 方形图 三维图 二.交互式工具 Ipython.Ipython notebook Plotly 三.Python IDE类型 PyCharm,指定了基于Java Swing的用户界面 PyDev,基于SWT的用户界面(适用Eclipse) IEP(Interactive Editor for Pyhton),交互式编辑器 Enthought中的Canopy:以PyQt

Python可视化库Matplotlib的使用

一.导入数据 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) 结果如下: DATE VALUE 0 1948-01-01 3.4 1 1948-02-01 3.8 2 1948-03-01 4.0 3 1948-04-01 3.9 4 1948-05-01 3.5 5 1948-06-01 3.