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BokehとPythonを使用して垂直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。

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
fig = figure(plot_width = 400, plot_height = 400)
fig.vbar(x = [2,5,9,3], width = 0.5, bottom = 0, top = [2,4,6,8], color = "Cyan")
output_file('barplot.html')
show(fig)
出力

BokehとPythonを使用して垂直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。

  • フィギュア関数が呼び出されます。

  • 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「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. PythonでSeabornを使用して線形関係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。 回帰モデルが構築されているとき、多重共線性がチェックされます。これは、連続変数のすべての異なる組み合わせの間に存在する相関関係を理解する必要があるためです。変数間に多重共線性が存在する場合は、それがデータから削除されていることを確認する必要があります。ここで、「regpot」と「implot」の機能が機能します。これらは、線形回帰における変数間の線形関係を視覚化するのに役立ちます。 「regplot」関数は、さまざまな形式の変数「x」と「y」の値を受け入れます。こ

  2. 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