Bokehを使用してPythonのプロット上の複数の形状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
以下は例です-
From bokeh.plotting import figure, output_file, showから
例
my_fig = figure(plot_width = 400, plot_height = 300) my_fig.rect(x = 11,y = 11,width = 150, height = 75, width_units = 'screen', height_units = 'screen') my_fig.square(x = 2,y = 3,size = 80, color = 'blue') my_fig.ellipse(x = 7,y = 6, width = 30, height = 10, fill_color = None, line_width = 2) my_fig.oval(x = 6,y = 6,width = 2, height = 1, angle = -0.4) show(my_fig)
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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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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ボケに存在する「rect」、「square」、「ellipse」、および「oval」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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Seabornでfactorplotを使用してPythonでデータ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。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。 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。
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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