Bokehを使用して、Pythonでポイントにカーソルを合わせたときにデータを表示する色散布図を作成するにはどうすればよいですか?
Bokehは、データの視覚化に役立つPythonパッケージです。これはオープンソースプロジェクトです。 Bokehは、HTMLとJavaScriptを使用してプロットをレンダリングします。これは、Webベースのダッシュボードでの作業中に役立つことを示しています。
Bokehは、NumPy、Pandas、およびその他のPythonパッケージと組み合わせて簡単に使用できます。インタラクティブなプロットやダッシュボードなどを作成するために使用できます。
MatplotlibとSeabornは静的プロットを生成しますが、Bokehはインタラクティブプロットを生成します。これは、ユーザーがこれらのプロットを操作すると、それに応じて変化することを意味します。プロットは、FlaskまたはDjango対応のWebアプリケーションの出力として埋め込むことができます。 Jupyterノートブックを使用してこれらのプロットをレンダリングすることもできます。
ボケの依存関係-
Numpy Pillow Jinja2 Packaging Pyyaml Six Tornado Python−dateutil
WindowsコマンドプロンプトへのBokehのインストール
pip3 install bokeh
AnacondaプロンプトへのBokehのインストール
conda install bokeh
以下は例です-
例
import numpy as np from bokeh.plotting import figure, output_file, show N = 5000 x = np.random.random(size=N) * 125 y = np.random.random(size=N) * 125 radii = np.random.random(size=N) * 1.35 colors = [ "#%02x%02x%02x" % (int(r), int(g), 150) for r, g in zip(40+2*x, 30+2*y) ] TOOLS="hover,crosshair,pan,wheel_zoom,zoom_in,zoom_out,box_zoom,undo,redo,reset,tap,save,box_select,poly_select,lasso_select," p = figure(tools=TOOLS) p.scatter(x, y, radius=radii, fill_color=colors, fill_alpha=0.6, line_color=None) output_file("colorscatter.html", title="Color scatter plot") show(p)
出力
説明
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必要なパッケージがインポートされ、エイリアス化されます。
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「ランダム」関数はデータを生成するために使用されます。
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図関数は、プロットの幅と高さとともに呼び出されます。
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生成されるhtmlファイルの名前を指定するために「output_file」関数が呼び出されます。
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色はリストとして定義され、プロットデータポイントを散布するために色をレンダリングします。
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ボケに存在する「散布」関数は、データとともに呼び出されます。
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「表示」機能は、プロットを表示するために使用されます。
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Pythonのカテゴリ散布図SeabornLibraryでstripplotを使用しているときに、ポイントが重複しないようにするにはどうすればよいですか?
データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。 Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。カスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェースが付属しています。 処理する必要のある変数が本質的にカテゴリである場合、一般的な散布図、ヒストグラムなどは使用できません。これは、カテゴリ散布図を使用する必要がある場合です。 「stripplot」、「swarmplot」などのプロットは、カテゴリ変数を操作するために使用されます。 「stripplot」関数は、変数の少なくとも1つがカ
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Seabornライブラリを使用してPythonで散布図を表示するにはどうすればよいですか?
データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。 Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。 散布図は、グラフ上に分散/分散されたデータポイントとしてデータの分布を示します。ドットを使用して、データセットの値を表します。データセットは本質的に数値です。横軸と縦軸のすべてのドットの位置は、単一のデータポイントの値を示します。 これらは、2つの変数間の関係を理解するのに役立ちます。 PythonでSeabornライブラリを使用してこれを実現する方法を理解しましょう- 例 impor