介绍
代码1.散点标记
代码2.单行
代码3.条形图
代码4.箱线图
代码5.直方图
代码6.散点图
介绍Bokeh是 Python 中的数据可视化库,提供高性能的交互式图表和绘图。Bokeh 输出可以在笔记本、html 和服务器等各种媒体中获得。可以在 Django 和烧瓶应用程序中嵌入散景图。
Bokeh 为用户提供了两个可视化界面:
bokeh.models:为应用程序开发人员提供高度灵活性的低级接口。
bokeh.plotting:用于创建视觉字形的高级界面。
要安装 bokeh 包,请在终端中运行以下命令:
pip install bokeh
用于生成散景图的数据集是从Kaggle收集的。
代码1.散点标记要创建散点圆标记,使用 circle() 方法。
# 导入模块
from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show
# 输出到 notebook
output_notebook()
# 创建图
p = figure(plot_width = 400, plot_height = 400)
# 添加具有大小、颜色和 alpha 的圆形渲染器
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [4, 7, 1, 6, 3],
size = 10, color = "navy", alpha = 0.5)
# 显示结果
show(p)
输出 :
代码2.单行要创建单行,使用 line() 方法。
# 导入模块
from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show
# 输出到 notebook
output_notebook()
# 创建图
p = figure(plot_width = 400, plot_height = 400)
# 添加线渲染器
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [3, 1, 2, 6, 5],
line_width = 2, color = "green")
# 显示结果
show(p)
输出 :
代码3.条形图条形图用矩形条显示分类数据。条的长度与表示的值成比例。
# 导入必要的模块
import pandas as pd
from bokeh.charts import Bar, output_notebook, show
# 输出到 notebook
output_notebook()
# 读取数据框中的数据
df = pd.read_csv(r"D:/kaggle/mcdonald/menu.csv")
# 创建栏
p = Bar(df, "Category", values = "Calories",
title = "Total Calories by Category",
legend = "top_right")
# 显示结果
show(p)
输出 :
代码4.箱线图箱线图用于表示图表上的统计数据。它有助于总结数据中存在的各种数据组的统计属性。
# 导入必要的模块
from bokeh.charts import BoxPlot, output_notebook, show
import pandas as pd
# 输出到 notebook
output_notebook()
# 读取数据框中的数据
df = pd.read_csv(r"D:/kaggle / mcdonald / menu.csv")
# 创建栏
p = BoxPlot(df, values = "Protein", label = "Category",
color = "yellow", title = "Protein Summary (grouped by category)",
legend = "top_right")
# 显示结果
show(p)
输出 :
代码5.直方图直方图用于表示数值数据的分布。直方图中矩形的高度与类间隔中值的频率成正比。
# 导入必要的模块
from bokeh.charts import Histogram, output_notebook, show
import pandas as pd
# 输出到 notebook
output_notebook()
# 读取数据框中的数据
df = pd.read_csv(r"D:/kaggle / mcdonald / menu.csv")
# 创建直方图
p = Histogram(df, values = "Total Fat",
title = "Total Fat Distribution",
color = "navy")
# 显示结果
show(p)
输出 :
代码6.散点图散点图用于绘制数据集中两个变量的值。它有助于找到所选的两个变量之间的相关性。
# 导入必要的模块
from bokeh.charts import Scatter, output_notebook, show
import pandas as pd
# 输出到 notebook
output_notebook()
# 读取数据框中的数据
df = pd.read_csv(r"D:/kaggle / mcdonald / menu.csv")
# 创建散点图
p = Scatter(df, x = "Carbohydrates", y = "Saturated Fat",
title = "Saturated Fat vs Carbohydrates",
xlabel = "Carbohydrates", ylabel = "Saturated Fat",
color = "orange")
# 显示结果
show(p)
输出:
以上就是Python利用Bokeh进行数据可视化的教程分享的详细内容,更多关于Python Bokeh数据可视化的资料请关注软件开发网其它相关文章!