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Bokeh Pythonを使用して複数の行を視覚化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はデータソースをJSONファイルに変換します。このファイルは、JavaScriptライブラリであるBokehJSへの入力として使用されます。このBokehJSはTypeScriptで記述されており、最新のブラウザで視覚化をレンダリングするのに役立ちます。

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

例を見てみましょう-

例

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("patchplot.html")
p = figure(plot_width=500, plot_height=300)

p.multi_line([[1, 2, 2], [3, 2, 5, 8]], [[2, 3, 7], [4, 8, 9, 0]],
   color=["firebrick", "cyan"], alpha=[0.9, 0.3], line_width=4)

show(p)

出力

Bokeh Pythonを使用して複数の行を視覚化するにはどうすればよいですか？

説明

  • 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。

  • 図関数は、プロットの幅と高さとともに呼び出されます。

  • 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。

  • Bokehに存在する「multi_line」関数がデータとともに呼び出されます。

  • 「表示」機能は、プロットを表示するために使用されます。


  1. Pythonのfactorplot関数を使用してバイオリン図を視覚化する方法を説明してください。

    棒グラフ関数は、カテゴリ変数と連続変数の間の関係を確立します。データは長方形のバーの形式で表され、バーの長さはその特定のカテゴリのデータの割合を示します。 ポイントプロットはバープロットに似ていますが、フィルバーを表す代わりに、データポイントの推定値は、他の軸上の特定の高さのポイントで表されます。 カテゴリデータは、ポイントプロットまたはfactorplotと呼ばれる高レベルの関数を使用して、カテゴリ散布図または2つの別々のプロットを使用して視覚化できます。 factorplot関数は、パラメーター「kind」を使用して、FacetGridにカテゴリプロットを描画します。 ここでの「k

  2. PythonのSeabornを使用して、複数の変数を持つデータをどのように視覚化できますか？

    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イスが付属しています。リアルタイムの状況では、データセットには多くの変数が含まれています。場合によっては、データセット内の他のすべての変数とすべての変数の関係を分析する必要があります。このような状況では、二変量分布に時間がかかりすぎ、複雑になる可能性があります。 ここで、複数のペアワイズ二変量分布が浮かび上がります。 「ペアプロット」関数を使用して、データフレーム内の変数の組み合わせ間の関係を取得できます。出力は単変量プロットになります。 ペアプロット関数の構文 seaborn.pai