Урок по Python Bokeh | Создание интерактивных графиков, множественных графиков и сеточных компоновок.

#Инструменты ИИ
2025-09-11 19:5815 минут

Введение в содержание

Это видео охватывает использование интерактивных библиотек для визуализации данных, сосредоточив внимание на возможностях 'bouquet' и 'plotly' для создания интерактивных графиков на Python. Оно обсуждает ограничения статических библиотек для построения графиков, таких как Matplotlib и Seaborn, и вводит интерактивные функции, которые позволяют пользователям изменять графики, включая установку размеров, заголовков, меток, маркеров и цветов. В обучении представлены примеры генерации различных графиков, включая линейные и точечные графики, с акцентом на параметры кастомизации, такие как легенды и формы маркеров. Также упоминается встраивание графиков в Jupyter ноутбуки и описывается процесс создания сетки из нескольких графиков, подчеркивающий преимущества взаимодействия в визуальном представлении данных. Видео завершается обещанием более продвинутых тем, включая трехмерную графику, в будущих сессиях.

Ключевая информация

  • В видео обсуждаются использование библиотек `matplotlib` и `seaborn` для создания статических графиков, подчеркивая их ограничения по интерактивности.
  • Интерактивные библиотеки для построения графиков, такие как `bouquet` и `plotly`, предлагают функциональные возможности, которые позволяют пользователям взаимодействовать с их графиками.
  • В видео представляется `bouquet` и объясняются его возможности интерактивной визуализации, демонстрируя при этом пример.
  • Подчеркивается, что после создания графика с использованием статических библиотек пользователи не могут взаимодействовать с ними, в то время как `bouquet` позволяет интерактивную визуализацию.
  • Видео переходит к демонстрации того, как настроить интерактивные графики, включая то, как задать размеры графиков, заголовки и маркеры.
  • Несколько интерактивных графиков могут быть объединены и управляться в одном блокноте, улучшая опыт визуализации данных.
  • Существуют разные режимы отображения графиков, такие как в отдельных файлах или встроенных в блокноты.
  • Видео также сопоставляет `bouquet` с `plotly`, который выделяется как другая библиотека для интерактивной трехмерной визуализации.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Матplotlib и Seaborn

Обе библиотеки Matplotlib и Seaborn являются статическими библиотеками для построения графиков, которые широко используются для создания визуализаций. Как только график создан, пользователи не могут взаимодействовать с ним, но существует множество интерактивных библиотек.

Интерактивные библиотеки

Интерактивные библиотеки, такие как Bokeh и Plotly, позволяют пользователям создавать интерактивные графики, где фигуры могут быть нарисованы и манипулированы. Это усиливает вовлеченность пользователей и анализ данных.

Боке

Bokeh представлен как интерактивная библиотека для построения графиков. Спикер демонстрирует использование Bokeh для настройки графика с помощью Jupyter Notebook, показывая специфический код для импортов и основных конфигураций.

Настройка графиков

В видео обсуждаются настройки графиков, включая установку заголовков, размеров и типа маркеров. Также подчеркивается взаимодействие и регулировки, доступные с заданными параметрами.

Сеточный график

Функция сетчатого графика в Bokeh позволяет располагать несколько подграфиков в формате сетки, что дает пользователям возможность взаимодействовать с несколькими графиками одновременно.

3D построение графиков

Обсуждение переходит к 3D графикам, где говорящий указывает на необходимость интерактивной функциональности в таких графиках, особенно для манипуляции данными в разных измерениях.

Plotly

Plotly представляется как библиотека, которая облегчает интерактивную 3D визуализацию. Говорящий намекает на то, что в будущих видео будет рассмотрена эта библиотека, чтобы решить ограничения Bokeh для 3D визуализации.

Связанные вопросы и ответы

Какова основная цель этого курса?

Курс сосредоточен на интерактивных библиотеках для создания визуальных графиков и визуализации данных.

Matplotlib и Seaborn — это библиотеки для визуализации данных в Python.

Matplotlib и Seaborn — это библиотеки, используемые для статических графиков в визуализации данных.

Мы можем взаимодействовать с графиками, созданными с помощью Matplotlib или Seaborn?

Нет, графики, созданные с помощью Matplotlib или Seaborn, являются статическими и не позволяют взаимодействовать.

В курсе упоминаются следующие интерактивные библиотеки:

Курс упоминает Bokeh и Plotly как интерактивные библиотеки.

Bokeh is a Python library used for creating interactive visualizations for modern web browsers. Боке — это библиотека Python, используемая для создания интерактивной визуализации для современных веб-браузеров. It allows users to build complex statistical graphics easily and to share these visualizations as web applications. Она позволяет пользователям легко создавать сложные статистические графики и делиться этими визуализациями в виде веб-приложений. Bokeh is particularly useful for large and streaming datasets. Боке особенно полезен для работы с большими и потоковыми наборами данных. It supports various output formats, including HTML and notebook formats. Он поддерживает различные форматы вывода, включая HTML и форматы блокнотов. Users can create interactive plots, dashboards, and data applications with Bokeh. Пользователи могут создавать интерактивные графики, панели мониторинга и приложения для работы с данными с помощью Боке. Bokeh integrates well with other popular Python libraries such as NumPy, Pandas, and Matplotlib. Боке хорошо интегрируется с другими популярными библиотеками Python, такими как NumPy, Pandas и Matplotlib. Overall, Bokeh is a powerful tool for data visualization in Python. В целом, Боке — это мощный инструмент для визуализации данных в Python.

Bokeh используется для создания интерактивных графиков, которые можно встраивать в Jupyter ноутбуки.

Чтобы настроить Bokeh для использования в Jupyter Notebook, выполните следующие шаги:1. Убедитесь, что Bokeh установлен в вашем окружении. 2. Для установки Bokeh используйте команду pip: `!pip install bokeh`.3. Импортируйте необходимые модули в вашей ячейке Jupyter Notebook. Например: ```python from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show ```4. Включите вывод графиков непосредственно в блокноте, вызвав функцию `output_notebook()`.5. Создайте график, используя `figure()` и добавьте данные к нему.6. Наконец, используйте функцию `show()` для отображения графика. Следуя этим шагам, вы сможете успешно использовать Bokeh в Jupyter Notebook.

Вам необходимо импортировать библиотеки Bokeh, такие как figure и output_file, а затем установить вывод в блокнот.

Какие свойства вы можете установить для графика в Bokeh?

Вы можете установить свойства, такие как ширина графика, высота, заголовок, метки осей и легенда.

Создание интерактивных графиков в Bokeh требует выполнения нескольких шагов. Во-первых, необходимо установить библиотеку Bokeh, если она еще не установлена. Это можно сделать с помощью команды pip install bokeh в командной строке.После установки библиотеки, вы можете начать импортировать нужные модули. Bokeh предлагает различные подходы для создания графиков, включая использование объектов Figure и различных типов графиков, таких как линии, точки и гистограммы. Создание базового графика начинается с создания объекта Figure. Затем вы можете добавлять данные к графику, используя методы такие как line(), circle() или bar(). Чтобы сделать график интерактивным, можно добавлять разные инструменты, такие как панель, зум или инструменты выборки. Также можно связывать данные графика с виджетами, такими как ползунки, выпадающие списки и текстовые поля. Для этого обычно используйте модель событий и функции обратного вызова, чтобы обновить график в ответ на взаимодействие пользователя. Наконец, для отображения графика можно использовать функции show() или export_png() для сохранения в виде изображения. Bokeh делает процесс создания интерактивных графиков относительно простым и доступным для пользователей всех уровней.

Вы можете создавать интерактивные графики, определяя фигуру и добавляя различные функции отображения с определенными стилями и данными.

Bokeh предоставляет функциональность для трехмерного построения графиков через библиотеку под названием `bokeh.plotting`. Эта библиотека позволяет создавать трехмерные визуализации с использованием различных инструментов и методов. Одной из ключевых возможностей Bokeh является создание трехмерных графиков с помощью `figure` и возможности задать параметры для осей x, y и z. Кроме того, Bokeh поддерживает интерактивность, позволяя пользователям вращать, увеличивать и перемещать трехмерные графики, что делает визуализации более удобными и информативными. Также Bokeh предоставляет возможность добавлять аннотации, метки и цветовые карты, которые помогают лучше интерпретировать данные в трехмерном пространстве. Тем не менее, стоит отметить, что Bokeh менее мощен в трехмерных визуализациях по сравнению с другими библиотеками, такими как Plotly или Mayavi, которые могут предоставить более сложные графические возможности. Таким образом, Bokeh может быть отличным выбором для создания простых и интерактивных трехмерных графиков в веб-приложениях.

Bokeh предоставляет возможности для 3D-графиков, хотя могут быть ограничения или трудности с прямым интерактивным доступом.

Plotly is a library used for creating interactive graphs and visualizations. Plotly - это библиотека, используемая для создания интерактивных графиков и визуализаций. It is widely used in data science and analytics. Она широко используется в науке о данных и аналитике. Plotly supports multiple programming languages, including Python, R, and JavaScript. Plotly поддерживает несколько языков программирования, включая Python, R и JavaScript. The library allows users to create a variety of chart types, such as line charts, scatter plots, and bar charts. Эта библиотека позволяет пользователям создавать различные типы графиков, такие как линейные графики, диаграммы рассеяния и столбчатые диаграммы. Additionally, Plotly provides tools for creating dashboards and web applications. Кроме того, Plotly предоставляет инструменты для создания панелей мониторинга и веб-приложений. Its interactive features allow users to zoom in, pan, and hover over data points for more information. Его интерактивные функции позволяют пользователям увеличивать, панорамировать и наводить курсор на точки данных для получения дополнительной информации. Overall, Plotly is a powerful tool for data visualization and exploration. В целом, Plotly - это мощный инструмент для визуализации и исследования данных.

Plotly используется для создания интерактивных трехмерных графиков.

Некоторые из проблем с интерактивными трехмерными графиками в Bokeh?

Интерактивное трехмерное построение графиков может быть менее интуитивно понятным в Bokeh, часто требуя альтернативных библиотек, таких как Plotly.

С чем можно работать с интерактивными графиками в Bokeh?

С помощью интерактивных графиков вы можете увеличить масштаб, сбросить, установить заголовки и взаимодействовать с отдельными компонентами.

Grid plot in Bokeh is a type of visualization that allows for the arrangement of multiple plots in a grid layout. Сеточный график в Bokeh — это тип визуализации, который позволяет расположить несколько графиков в сеточном формате.It is particularly useful for comparing different datasets side by side or displaying related visualizations together. Он особенно полезен для сравнения различных наборов данных рядом или для совместного отображения связанных визуализаций.Bokeh provides functionality to create grid plots using the `gridplot` function, which can take a list of plots as input and organize them into a grid structure. Bokeh предлагает возможность создавать сеточные графики с помощью функции `gridplot`, которая может принимать список графиков в качестве входных данных и организовывать их в сеточную структуру.Users can specify the number of rows and columns to control the layout, and the resulting grid can be easily customized with titles, labels, and other styling options. Пользователи могут указать количество строк и столбцов, чтобы контролировать макет, а полученная сетка может быть легко настроена с названиями, метками и другими параметрами стиля.Grid plots are helpful in creating dashboards or multi-faceted visualizations for better data analysis and presentation. Сеточные графики полезны для создания панелей мониторинга или многогранных визуализаций для лучшего анализа данных и их представления.

Сетчатый график позволяет организовать несколько графиков в сетчатом формате, предоставляя способ визуализации нескольких наборов данных вместе.

Что будет рассмотрено в следующем видео?

Следующее видео будет содержать больше примеров использования сеточных графиков и, возможно, введение Plotly для 3D-визуализаций.

Больше рекомендаций видео

Поделиться на: