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Bokehを使用してPythonで複数の棒グラフ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。

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-

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.transform import dodge
labs = ['label_1', 'label_2', 'label_3']
vals = ['val_1','val_2','val_3']
my_data = {'labs':labs,
   'val_1':[2,5,11],
   'val_2':[34,23,1],
   'val_3':[25, 34, 23]
}
fig = figure(x_range = labs, plot_width = 300, plot_height = 300)
fig.vbar(x = dodge('labs', -0.25, range = fig.x_range), top = 'val_1',
width = 0.2,source = my_data, color = "green")
fig.vbar(x = dodge('labs', 0.0, range = fig.x_range), top = 'val_2',
width = 0.2, source = my_data,color = "cyan")
fig.vbar(x = dodge('labs', 0.25, range = fig.x_range), top = 'val_3',
width = 0.2,source = my_data,color = "blue")
show(fig)

出力

Bokehを使用してPythonで複数の棒グラフ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。

  • データはリストで定義されています。

  • 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「vbar」関数は、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. Seabornライブラリを使用してPythonでポイントプロットを視覚化するにはどうすればよいですか?

    Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。このインターフェースは、データの種類と、特定のフィルターが適用されたときのデータの動作をカスタマイズおよび制御するのに役立ちます。 バープロットの助けを借りて、データの分布の中心傾向を理解することができます。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。これが例です- 例 impor

  2. PythonのSeabornライブラリで棒グラフをどのように使用できますか?

    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ースが付属しています。 以前のプロットでは、データセット全体をグラフにプロットしました。バープロットの助けを借りて、データの分布の中心傾向を理解することができます。 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。 「タイタニック」データセットを使用してバープロットを理解しましょう- 例 import pandas as pd import seaborn as sb from m