과학과 기술 인터랙티브 데이터 시각화, 스포츠조선 및 파이썬 실현 흩어지다 경치-3u8895

visualizaci 및 인터랙티브 데이터 oacute; n – 스포츠조선 지금 파이썬 실현 autorizaci 흩어지다 경치 기술 및 공정 oacute; N 대한 N oacute &; & oacute reimpresi 데이터 요약; n, c, 인기 있는 사람 iacute; 바퀴 친구, 미디어, N, comunicaci oacute; comunicaci oacute 탄 몸 과 기구는 반드시 신청; n, N oacute autorizaci &; & n, reimpresi oacute; 배경 정보 ’ 과 iacute + i + 재현; 장 제도와 oacute 명의 신청인 인증; "안 나와 급성; 다시 신청, 수만 복사 프로토콜 본문에 마지막 하지만 comercializaci 총결산 및 oacute; c, N 데이터 oacute; 차원 데이터 독자를 위해 총화. visualizaci 및 고품질의 oacutE 그룹; n + N discusi oacute; [] 이하 조치 (1) ‘oacute dicamente 둘레 공유하기; (2) 군, 그룹, 공유 및 학생 수가 (1 ∶ 1), 능력 있는 학생 oacute 공유 및 오픈 목적; uacute, 낮은 n &; & iacute cipes 겨우 부분; 따라 응용 프로그램. 누르면 텍스트 끝에 있다 "읽고 그룹 중 텍스트’ 채우다 compilaci oacute; n: 남성, oacute correcci 황 念席 향기가; n: 사진 출처: 王晶 소개 및 oacute bokeh.pydata n; 최근 텍사스 오스틴 Austin 미국 organiz SciPy 및 oacute; 화상 회의 것" 2015년 설립 한 프로그램 및 oacute; 화염, 파이썬 응용 bokeh ", D N 있는 oacute;POD 및 iacute ATOS 멈추지 말고 사고; 거대한 능력과 iacute cient; 인한 전 세계 사용 파이썬 데이터베이스. 이런 예술 iacute; 나는 너의 엉덩이 visualizaci oacute 경험 데이터 및 사용; 조정 가능한 형식으로 oacute &; & n, 왜 필요한 ". 예: 조정 및 oacute; n ‘신의 하나하나 데이터 iacute cient &; & ficos.qu 알고 일본인?흩어지다 경치 한 웹 브라우저를 기능 및 oacute 힘쓰다; N 및 N visualizaci oacute; 양방향 파이썬 라이브러리. 이것은 oacute distinci (S M M &; 급성; 중요한 조정 과 oacute; N 및 기타 도서관. 예 下图 에 보이다, 설명 C, oacute 자료 표시, Mo 및 N 있다 조정 과정에서 oacute; 웹 브라우저를 Bokeh. 보시다시피, 다양한 언어 (파이썬, R, Lua 언어 및 Julia). 이 바인딩 파일 생성 JSON 이 파일 bokehjs (으로서 자바 라이브러리) 한 과 입력 후 말은: 데이터 보이는 탐색기. visualizaci bokeh 효과 및 상호 oacute; n d3.js 만들기 위해 간단하면서도 아름답다, 비록 매우 큰 혹은 흐름.할 수 interacci & & oacute eficiente.adaptaci oacute; n; N 도와줄 모든 R & F, 급성, 급성; 요구; 인한 급성 GR 회사 만들기 너와 함께 했 을 iacute & &; 로; 프로그램 제어 oacute; 패널 데이터. 당신의 cient &; iacute 우경 때문에 흩어지다; 마치 내가 제공한 자료?처음에는 이 한 실천 상업 지능 (biprofessional) 후 과 과학 데이터 empec 알고 여행 시작 단계, oacute &; & predicci 모델 장래와 과학 oacute; n, l, 급성; 기계 학습 회화. 나는 주로 사용 및 visualizaci qlikview oacute &; N 데이터, SAS 및 파이썬 한 개 & 년 & 예측 급성, 급성; 용해되다; 용해되다 데이터. 나는 거의 사용 자바 언어로. 그래서 나는 모든 데이터를 제품 또는 생각 또는 S와 oacute; 내 oacute N 또는 externalizaci &; 여행 및 S 알고 P &; & mostr 급성 oacute 吉娜; 사이트 선 회로 및 DEM; 급성; s 안 어울리는 건립 급성 oacute n r &; &; 요구 원형. 지금 조정 및 oacute; N 다시 계속 iacute;파이썬 명령 사용 요구 건립 개발 및 oacute; 급성; N 이 원형의 Bokeh. 장점: 할 수 있는 Bokeh 간단한 명령을 통해 생성할 수 pidamente 개발 및 급성 iacute; 복잡한 통계 도표 한다; 에게 각종 수단을 bokeh comunicaci & oacute; N, 출력 HTML 파일 및 컴퓨터, 서버 우리 incrustaci 병을 알고; N 및 N 및 oacute; 탄 외 흩어지다 경치 Django 편찬한 프로그램 수 있 는 다른 데이터베이스 (예 matplotlib, 해운, 조정 oacute; n, l, oacute visualizaci; 급성 ggplot) 융통성이 것은 &; & ntilde 인 응용 말해 selecci; 또는 및 다른 풍격은 oacute; N, N 있는 visualizaci oacute; 직면한 도전: C, 헤어지다, 세경씨 oacute 어떤 라이브러리;나는 곧 개방, 조정 및 개발 및 N 및 oacute; 급성; 경력 끊임없이 변화 있다. 따라서 못 완전히 소용이 C 및 새로운 미래를 및 oacute; 나는 네가 오늘 작문 말했다. d3.js 및 상대적으로 비교적 적은 선택과 oacute Bokeh visualizaci; n. 그래서 당분간 항 의 Bokeh iacute 거부 안 된다. hegemon &; & oacute d3.js posici; n.el 세계 도전 및 조정 장점과 oacute; N 상쾌하여 이상적인 도구 와 조정 및 oacute; n 제품 개발 개발 원형 pido.sin 급성; 그러나 만약 급성 사고 및 제품; 환경과 iacute d3.js 다른 어떤 새로운 것을 아마 최선이야; oacute n.para &; (N oacute 실현 visualizaci; 탄 외 흩어지다 경치 하나를 제공하였다 강한, 재빠르다,그 간단한 및 높이 사용자 정의. 사용자를 위해 한 시각 인터페이스 제공 하는 것 같다 下图 보이다: 급성 GR 및 때문에; (그림): 일종의 선진적인 인터페이스 (걔네 오빠가 Level Interface) 을 건립 급성 pidamente R &; & iacute 그림 꼭 생산 간단하다; 복잡한 그래프 (그림 (중간) 되었다.: 한 중간 계층 인터페이스 인터페이스) construcci 및 각종 oacute; N S와 N mbolos iacute; 는 시각과 uacute cleo.el oacute; 인수; 큐 (모델): 한 낮은 레벨 (낮은 레벨 인터페이스) 인터페이스를 제공하는 인수 급성; 최고의 유연성 응용 프로그램 개발 방법 및 uacute 본문 거울로 삼다. 인터페이스 통해; 오직 전에 두, 급성 GR &; & FICO (그림) 과 GR (Plott 인한 급성;중). 급성 GR &; 재무 위에 한 고급적인 인터페이스를 사용하는 표시, 여행, 아는 규칙 및 통계 정보를 presentaci oacute; N oacute n.estos &; 포함 박스 그림 히스토그램, 급성 GR & 때문에; & SFA, 급성 및 장기 oacute;; 튀김 바퀴 원형, 지도, 다른 많은 ficos.solo 및 급성 GR; 너 필요한 입력 데이터 프레임 (데이터 프레임) numpy 배열 과 사전 생성 이 그림 수 있습니다. 좀 봅시다, 전면 건립 과 oacute; n 개 도서관 과 급성 GR; 때문에: 1.소개 oacute &; & n + m 다 알고; 2.preparaci & oacute; 데이터 출력 (방식 3.로그 파일, 웹 브라우저 또는 서버).스타일시트 만들기 차트 및 selecci & oacute; N (필요하면).oacute visualizaci &; & n 인한 급성 GR; 더 comprensi & oacute 위해; n 이런 절차, 내가 밑에 예는 써서 증명할 예: 그림 1: 사용 히스토그램 흩어지다 봄빛 만듭니다. 웹 브라우저 절차가 만드십시오 및 상술한 각 급성 GR; 콘서트 무대 오른: 급성 GR 과 실시 에서 볼 수 있다, 도구, oacute 선택; N 위에 (크기 조정, 회전, 크기 조정 및 ntilde; 또는 줌) 이 도구 도와줄 것이다 당신 과 급성 GR &; & fico.al 동시에 것도 알아 볼 수 몇 옵션; N (GR 및 급성; 전설, FICO X 축 및 Y 축 브랜드 이미지, L, iacute NEA; 좌표, 너비, 높이 등), 급성 GR 및 다른 실례 때문에;FICO 채점 및 급성 GR. 2 사례; comparaci 공책과 파일 중 oacute 길이; S와 N (이 클럽의 홍채 데이터 집중 꽃받침잎 길이 알고 (길이) 과 泰勒斯 알고 꽃잎 길이 P &; &) 만드십시오 visualizaci GR 및 급성 oacute FICA; 질소; 이 distribuci & oacute; N 우선 내 생각에 데이터 및 oacute importaci 쓰다; N sklearn 홍채 라이브러리. 그리고 이러한 조치를 파일 ipythonnotebook GR 및 급성, 급성 visualizando.gr 따라 실시하다 FICO;; 3: 만듭니다. 실례 – l, iacute NEA 는 그림; 그림 visualizaci GR 및 N 및 oacute 위해; 급성; 탄 외 흩어지다 풍경 을 서버 서버에 전에는 반드시 먼저 실행 서버. 사용한다면 것은 과 급성; 강 큰 포장 사용할 수 있습니다. 회사’bokeh 명령을 어떤 디렉터리 서버’ 없다. 만약 "파이썬.흩어지다 경치 서버 ‘보통 알고 n.en &; & oacute 조정; CT 보이는 급성 GR 및 그림 서버 uacute FICO 인수 합병 있다;; 장점: ltiples S P & uacute 있다; 급성; 일반인에게 큰 데이터 세트 의 인 과 oacute visualizaci; N 및 N 및 actualizaci oacute 등; 급성; 데이터 흐름, 컨트롤 패널 및 급성 GR 각 프로그램; 수립 및 실시 및 oacute; 그리기 전에 서버 및 uacute Bokeh 초; N 가서’ bokeh 시작 서버 ‘명령 을 대한 명령 관련 시각 조작. 회화는 일종의 그래픽 인터페이스, 그것은 by oacute construcci &; & n n iacute; 시각 mbolos uacute cleo.aqu iacute &; &; 통합 각종 요소, 수몇 시각 좀 C, L, iacute; rculos, iacute; 그 나뭇잎은 위쪽에는 안에 마침 이 및 많은 다른 원소) 및 도구 (공중의 폼 된 얘기가, 크기, 저장, 회복 및 기타 도구 와 생성 및 oacute visualizaci) 과 급성 GR; n.uso; 때문에 인터페이스 만드십시오 한 팀 기본 제도공 구 경 도형과 흩어지다 시각 효과 이하 절차에 따라. 수: 1.도서관 importaci oacute n, m &; & 또는 기능 다 알고; 2.출력 모드 (로그 파일, 웹 브라우저, 서버).활성화 와 급성 GR; FICO (유사한 기능을 실행 및 oacute; N 있는 N operaci oacute matplotlib 및 도면; 4).이 와 급성 영향을 모니터링; 이미지 이미 generado.5.oacute visualizaci &; & n 인한 급성 GR; 더 comprensi & oacute 위해서 이런 절차; 증명할 수 있습니다. 예를 들어: 예 1: 그리기 두 파일에 생성 분산 그림 과 n (oacute 광장; 같은 브랜드, GR) 과 급성 FICO 수 있는 다른; 다른 종류: L 안에 마침 이, 과 급성 iacute &; &; 뿔, 원형, iacute 광학 그림 패치 및 많은 다른 두 가지 실례를. 그림: 그림 한 장 – 2 – 福斯 시각 원소 oacute &; & ntilde 3: 반드시 머무름 및 도구 증가; 축 라벨 예를 그림 4: 사용 데이터 온 지도를 그리다 의 경위도 데이터 주: 인도 iacute Pol 여부; 위도와 경도 끝, 인도, 이미 한 CSV로 파일 형식. 이용해이 데이터 dibujo.aqu 제정 및 iacute 위해; 사용 패치, 우리 다음 명을 좀: 그림, 총화 iacute 엉덩이 예술; 헤어지다 경치, 우리는 토론했다 생성 및 Visual C oacute MO &; & n 지금 visualizaci oacute; 결국 수첩 파일을 HTML 파일 및 드레스 사무 기구 bokeh.tambi 및 C + N 우리 알고 oacute; 그림 및 급성 GR 각 사용자 인터페이스 말라 사용; 시각, 여행, 이것 기능; S와 N, oacute; 일부 시각 요소 및 디스플레이 데이터 및 정보, 따라 n.original oacute; 는 그림 읽기 사용 파이썬을 C, Mo oacute; [세우다] oacute previsi &; & 상품에 떨어진다 cient iacute FICO 데이터; 10 분 후에 oacute 프레임, D N 계획;’지원자 ’ 과 답을 알고 C, 우리 oacute 가입하다; 없다: 코너, 편집장님: 인터랙티브 데이터 시각화 기둥 부재, python 에서 bokeh 실현 – 스포츠조선 과학 기술 정보 (데이터 다이제스트 인증 큰 작품 을 환영 개인 전달 친구 바퀴, 스스로 미디어, 탄 체 · 기관 (반드시 신청 인증 배경 메모 "글이 제목 (기구의 이름 + +" 신청 적이 인증 안 반드시 다시 신청 하면 약속 (따라 것입니다. 하지만 문장 끝 배치 큰 필요한 데이터를 다이제스트 이차원 코드 큰 데이터 다이제스트 싫다 만들기 위해 독자 고품질 【 정말 텔레비전 화 토론 그룹 똑바로 조치 다음과 같습니다. (1) (2) (무리 안에서 정기’ 공유 확보 군 안에 공유 자 및 학습자 수량이 맞지 1:1), 공유 능력자 정원을 제한하지 않다, 공부 수량 배상은 나누다자, 신청 순서에 따라 정렬 ‘. 클릭 문 말 읽기 译文1’ 표에 기입하다 입사 군 컴파일 황 念席 웅장하고 향기가 교정: 왕 재치 있다 사진 출처: bokeh.pydata 머리말 요즘 2015 회의에서 한 단락을 비디오 ― ― "나는 줄곧 미국 텍사스 오스틴 Austin 개최하는 scipy 보고 쓰는 sword 및 bokeh 만들기 python 데이터 응용 프로그램 그리고 저도 모르게 반복하여 이 두 라이브러리 부여 세계 각지에서 사용 python 데이터 과학자들은 강력한 능력. 이 글 에서, 나 는 데리고 체험 사용 bokeh 실현 가능성이 데이터 시각화 각종 수단을 ”, “ 제위 뭐 bokeh 및 bokeh 왜 모든 데이터를 과학자 필수."?bokeh 한 전문 웹 브라우저를 나타나다 기능 겨냥한 인터랙티브 시각 python 라이브러리. 이것은 bokeh 및 기타 시각 라이브러리 가장 핵심 차이가. 下图 하는 것처럼 보이다, 그것은 설명했다 bokeh 어떻게 데이터 전시 까지 한 웹 브라우저 위의 흐름. 보시다시피 bokeh 묶다 여러 가지 언어 (파이썬, R, lua 및 julia. 이 묶다 언어 에 한 json 파일 () 이 파일 로서 bokehjs 한 입력하면 java 라이브러리) 나면 데이터는 전시 까지 현대 웹 브라우저 위에 꼭 그렇게 만들 bokeh d3.js 간결하고 예쁜 인터랙티브 시각화 수 비록 매우 대형 또는 데이터 스트림 또한 진행할 수 있다 고 인 데 도움이 될 수 있다.bokeh 모든 사람이 빠른 편리하다 없이 만들기 인 식 그래픽 제어판 및 데이터 응용.프로그램. bokeh 어떻게 나 같은 데이터 과학자 위해 무슨? 내가 처음에 것은 으로서 상업 지능 업자 시작 데이터를 과학 여행 (biprofessional), 뒤이어 또 점차 공부 예측 모델링 데이터 과학 및 기계 학습. 주로 사용 qlikview 및 tableau 진행 데이터 시각화 sas 및 python 쓸 해 예측 분석 및 데이터 분석. 사용한 적이 거의 없다 java. 따라서, 대해 내가 전에 모든 데이터를 제품 또는 생각이 나 아니면 그 외주 아니면 될 수밖에 사이트 선 도표 통해 다른 사람에게 전시 이 둘 다 안 어울리는 신속 시제품화. 지금 만들 수 있다 bokeh,, 나는 됩니다. 계속 사용 python 또한 이 원형. 빠른 만들기 bokeh 마음대로 되는 간단한 명령을 통해 빠른 만들기 복잡한 bokeh 우세를:통계 도표, bokeh 주었습니다 각종 매체에 같은 notebook html 문서 및 서버 출력 우리도 수 있을 것이다 bokeh 시각 끼워넣기 flask 및 django 프로그램 변환 쓸 수 bokeh 다른 라이브러리 (예 matplotlib, seaborn 및 ggplot): 중 시각 bokeh 탄력적으로 될 수 인터랙티브 응용, 배치 및 다른 데 대해 스타일 선택 bokeh 직면한 도전 및 어떤 다가올 문서 번역 창고 같은 bokeh 지금 경력 지속적인 변화와 발전. 그래서 오늘 쓴 코드 아마도 장래 결코 들키면 완전히 다시 사용. 및 d3.js 비해 bokeh 프로파일링 옵션 상대적으로 적은. 때문에 당분간 bokeh 도전 d3.js 수 있는 맹주의 지위. 종합 bokeh 장점을 및 직면한 도전 bokeh 현재 빠른 개발 원형 으로 부동산,제품 의 이상적 인 도구. 하지만 당신이 생각 하는 제품 환경 하에서 바람 좀 새로운 것을 d3.js 아마 여전히 넌 최고의 선택. 쓰는 bokeh 실현 bokeh 대해 강력한 기능 제공 때문에 탄력 으로 조작이 간단한 결코 높이 사용자 정의 웹. 그것은 사용자에게 얼마나 한 시각 인터페이스. 예 下图 채 주시기 바랍니다: 차트 (그림): 한 고급 인터페이스 (걔네 오빠가 Level Interface) 으로 쉽고 빠르게 건립 복잡한 통계 도표. 그리기 (그림): 한 중급 인터페이스 (중간 등급 (ui) 을 구축 각종 비주얼 심벌 핵심으로 모델 모듈 (낮은 레벨): 한 저급 장치 인터페이스) 응용 프로그램 개발 인력 을 가장 큰 유연성 제공합니다. 본문 에서 우리 겨우 관련된 전에 두 인터페이스 (C, 도표와 그림 哈茨) (그림). 도표 위에서 서술한 바와 같이, 그것은 하나의 고급 인터페이스를 사용하는 표준을 프로파일링 방식을 통해 정보를 이런 방식으로 나타내다. 포함 박스 그림 · 막대그래프, 면적 그림 · 热图 · 도나츠 그림 및 다른 많은 도형. 너는 단지넌 입력 데이터 프레임, numpy 배열 또는 사전 되는 생성 이 그림 (데이터 프레임). 우리 보자 만듭니다. 도표 일반 방법: 1.라이브러리 함수 가져오기 및 방법 2.준비 데이터 3.(4 notebook 출력 모드 설정, 문서, 웹 브라우저 또는 서버).(5 만들기 차트 결코 선택 차트 스타일 필요하면).시각화 차트 나은 없이 이런 절차 이해, 아래 예는 써서 프리젠테이션 좀 차트 예시 1::: 사용 bokeh 만듭니다. 막대그래프 고 웹 브라우저 에서 우리 는 이런 목록 보이기 일정한 절차가 만드십시오 차트 위 차트 에서 볼 수 위쪽 도구 옵션 (크기 · 크기 조정, 초기화, 회전 확대 이 도구 도와줄께 과 인 동시에 진행 도표. 너도 여러 개의 차트 옵션을 볼 수 (,), 및 각종 차트 있는 보기 도표 범례 범례, 횡축 이름 표시, y 축 이름 표시 주, 좌표 격자선, 너비, 높이 등) 2: (notebook 문서 중 이용 상자 선 그래프 비교적 iris 데이터 집중 꽃받침잎 길이 꽃받침잎 길이 (length) 과 꽃잎 길이 꽃잎의 분)천 상황이 만들려면 이 시각 도표. 내가 먼저 사용할 sklearn 라이브러리 가져오기 iris 데이터 세트. 그리고 따라 지금 이런 절차 ipythonnotebook 문서의 진행 도표 시각. 도표 3: 국내 만듭니다. 선 그래프 까지 bokeh 서버 지금 시각 차트 까지 bokeh 서비스 기관 그리기 전에, 당신은 우선 필요한 실행할 수 어떤 디렉터리 서버 다음 사용을 실행 명령 ". 니가 사용하는 것은 conda 가방 bokeh,. 아니면 서버 ‘,’ 파이썬.서버 ‘보통 해도 흩어지다 경치. bokeh 서버에 대한 시각 그림 여러 가지 장점이 있다: 차트 많은 연필 하지만 큰 대해 프로파일링 데이터 띄웁니다. 근데 따라 데이터 흐름 자동 업데이트 차트 만들기 제어 패널 및 응용 프로그램 부터 bokeh 서버에 bokeh 그리기 전에 내가 먼저 실행 했다는 그의 진행 초기화’ 서버 ‘다음에 다시 실행 데 대해 관련 명령. 그림 plotting 한 중급 인터페이스, 은 빌드 비주얼 심벌 핵심으로 인터페이스. 여기서 (시, 원, 라인, 패치, 여러 다른 원소) 할 수 종합 각종 시각 요소 및 도구 (머무름, 크기 조정 및 저장, 초기화 및 기타 도구 만드십시오 시각 사용 bokeh 있는 plotting).인터페이스 생성 도표 自带 한 팀 기본 도구 및 시각 효과. 그림 정말 따라 다음 단계 진행: 1.가져오기 라이브러리, 방법, 또는 함수 2.(3 notebook 출력 방식, 문서, 웹 브라우저, 서버).(4 matplotlib 활성화 그림 같은).연이은 그림 동작 실행 이 영향을 끼칠 것이다 이미 생성 그래픽. 5.도표 시각 나은 없이 이런 절차 이해, 예를 들어 프리젠테이션 그림 보기 지금 notebook 문서의 만들기 2차원 흩어지다 좀 그래프 (1::: 만약 선 · 모서리 및 원호 · 타원 · 그림 · 패치 및 많은 다른 그림 같은 너 수 있는 각종 다른 종류의 그림 사각형 표시) 2: 그림 보기 두 가지 시각 원소 병합 한 장 그림 중에 그림 보기 – 3 – 4: 사용 위도와 경도 데이터 와 인도 지도: 콘서트 무대 오른 그리기 위해 추가합니다 머무름 도구 및 축 라벨 그림 보기 주: 나 이미 한 csv 형식 있는 인 도 경계 위도와 경도 있는 다각형 데이터. 것입니다 사용할 데이터 온 이 그림. 여기 우리 는 사용 패치 그림, 우리 좀 아래국수 명령 결어 이 글 에서 우리 토론 용 bokeh 생성 및 어떻게 시각 시각 결과가 나타나다 notebook 문서 · html 문서 및 bokeh 서버에 이야기했다. 우리는 아직 어떻게 사용 그래픽 인터페이스 생성 개성화 프로파일링 차트 통해 이 기능:, 너 가 여러 시각 원소 결합 다 같이 전시 정보. 데이터 가: 문장 – 관련 건물] [저장된 읽을 수 두통은 어떻게 python 단 10분만에 수립을 위한 예측 모델 한 데이터 과학자 신년 계획 컴파일 자 소개 답장 "자원" 우리 가입 및 어떻게 알고 우리 코너, 편집장님 코너 멤버::

Interactiva de visualización de datos en Python cuenta con bokeh – Sohu Technology sobre la autorización de obras de transmisión de datos Resumen reimpresión, acoge a personas del círculo de amigos, desde los medios de comunicación, los medios de comunicación, las instituciones deben solicitar autorización de reimpresión, Fondo de mensajes "+ título + reproduce el nombre de la institución solicitante autorizado" no tendrá que volver a solicitar, siempre que puede de acuerdo reproducida, pero al final de este documento para la comercialización de datos Resumen código bidimensional.Datos Resumen para lectores de alta calidad de visualización de grupo de discusión [], las medidas siguientes (1) organizar periódicamente para compartir en grupo (2) que en el Grupo de los alumnos para compartir y cantidad (1: 1), tiene la capacidad de compartir los alumnos de composición abierta, un menor número de partícipes, por orden de solicitud.Haga clic al final del texto "la lectura de un texto en el Grupo de" llenar de compilación: 黄念席 macho Finn corrección: Fuente: fotos de Wang Jing bokeh.pydata introducción recientemente, estuve en el Estado de Texas en Austin, Estados Unidos scipy organizó la Conferencia de 2015 un video – – "con la creación de un programa Python bokeh Blaze y" la aplicación de los datos, y no podía dejar de pensar en la enorme capacidad de de los dos a los científicos de todo el mundo el uso de base de datos de Python.En este artículo, te voy a llevar la experiencia de visualización de datos para uso de las posibles formas de adaptación y por qué es esencial ", adaptación de" el Dios de cada uno de los datos científicos.Qué es el bokeh? Bokeh es un navegador web dedicado a la función de visualización interactiva de la Biblioteca de Python.Esta es la distinción más importante de la adaptación con otras bibliotecas.Como se muestra en la siguiente figura, se ilustra cómo los datos se muestran en la adaptación en el proceso de un navegador web.Como puedes ver, Bokeh atado a varios idiomas (Python, R, Lua y Julia).El lenguaje de estas ataduras genera un archivo json, este archivo como BokehJS (una biblioteca de Java), una entrada después los datos se muestra a los navegadores web modernos.Puede el efecto Bokeh visualización interactiva como D3.js creado como simple y hermosa, incluso si es muy grande o flujo de datos puede ser la interacción eficiente.Adaptación puede ayudar a todos rápido y fácil crear gráficos interactivos, así como la aplicación de procedimientos de control de datos de panel.¿Para los científicos de datos bokeh como yo que ofrecer?Al principio es como un practicante de la inteligencia de negocios (BIprofessional) Posteriormente, empecé Ciencias de datos de viaje, comenzó a estudiar los modelos de predicción, la Ciencia y la máquina de aprendizaje.Mi principal QlikView Tableau de uso y visualización de datos, sas y Python para hacer análisis predictivo y análisis de datos.Yo casi no uso de Java.Por lo tanto, para mi todos los datos antes de que el producto o idea, sólo puedo o a la externalización o a través de la página web Wireframe mostró a los demás que no son adecuados para la creación rápida de prototipos.Ahora, con la adaptación, podría continuar el uso de Python y la rápida creación de este prototipo.Ventaja: bokeh bokeh permite mediante una simple directiva puede crear rápidamente diagramas estadísticos complejos, Bokeh proporciona a diversos medios de comunicación, como la salida de documentos HTML y el servidor, Notebook también podemos El matraz la incrustación y Django puede convertir bokeh bokeh programa escrito en otras bases de datos (por ejemplo seaborn matplotlib, adaptación y visualización en ggplot) la flexibilidad será de aplicaciones interactivas, diseño y selección de diferentes estilos para la visualización se enfrenta a retos: bokeh con cualquier repositorio de código abierto como inminente, adaptación y desarrollo está experimentando cambios constantes.Por lo tanto, no puedo ser totalmente de nuevo futuro y usar el Código de tu escrito hoy.Y D3.js relativamente menos opciones de visualización bokeh.Por lo tanto, a corto plazo no puede desafiar la hegemonía D3.js bokeh posición.El reto global y a las ventajas de adaptación, es la herramienta ideal para la adaptación de los productos, desarrollar el prototipo rápido.Sin embargo, si estás pensando en productos en el medio ambiente algo nuevo, D3.js todavía puede ser tu mejor opción.Para lograr la visualización de bokeh bokeh proporciona un poderoso y flexible, su sencilla y altamente personalizadas.Ofrece al usuario una interfaz visual, como se muestra en la siguiente figura: gráficos (charts): una avanzada interfaz (High – level Interface) con el fin de establecer rápidamente un diagrama simple de estadística compleja.El dibujo (Plotting): una interfaz intermedia (intermediate-level Interface), para la construcción de una variedad de símbolos visuales en el núcleo.El módulo (models): un bajo nivel de interfaz (low-level Interface), para proporcionar la máxima flexibilidad para el desarrollo de aplicaciones.Este documento, que se refiere únicamente a la interfaz de los dos primeros, el gráfico (charts) y gráficos (Plotting).El gráfico de arriba, es un alto nivel de interfaz para visualizar, a través de las normas de presentación de información.Estos incluyen el diagrama de caja, histogramas, gráficos de área, termógrafo, donas, mapas y muchos otros gráficos.Solo tienes que introducir el marco de datos (data Frames), numpy Array o el diccionario puede generar estos diagramas.Vamos a ver de forma general la creación de una biblioteca de gráficos: 1. Introducción y métodos 2. Preparación de los datos de salida (Modo 3. Cuaderno de documentos, un navegador web o servidor) 4. Estilo de crear diagramas y tabla de selección (si es necesario) 5. Visualización de gráficos para una mejor comprensión de estos pasos, me deja con el siguiente ejemplo: Diagrama de ejemplo para demostrar el uso de – 1: bokeh y crear un histograma en el navegador web que pasos vamos a seguir para crear un gráfico mencionados anteriormente: en el gráfico anterior, se puede ver a la opción de herramientas en la parte superior (zoom, rotar, cambiar el tamaño, el zoom), estos la herramienta te ayuda a interactuar con el gráfico.Al mismo tiempo, también se puede ver varias opciones de gráfico (leyenda, el eje X y el eje y un marcado el nombre de marca, línea, coordenadas de anchura, altura, etc.) y de diversos ejemplos gráficos.Gráfico 2: ejemplo de cuaderno en el documento, en comparación con la longitud de sépalos boxplot iris (Sepal centralizada de los datos de longitud (longitud) y pétalos petal length) para crear la visualización gráfica de esta distribución, en primer lugar, quiero utilizar los datos de importación de la Biblioteca Sklearn iris.Luego, de conformidad con las medidas mencionadas en ipythonNotebook documento gráfico visualizando.Gráfico 3: ejemplo – de crear una línea en el dibujo de la figura a la visualización gráfica bokeh bokeh servidor a servidor antes, primero hay que ejecutar el servidor.Si usted está usando conda paquete, puede usar el comando "bokeh-server" en cualquier directorio.Si no, "Python. Bokeh-server" normalmente también.En la adaptación de servidores visible dibujo gráfico tiene múltiples ventajas: hay más público para grandes conjuntos de datos de visualización interactiva de actualización automática para el flujo de datos de panel de control gráfico para crear el procedimiento y aplicación en el servidor antes de bokeh dibujo según, voy corriendo "bokeh-server" iniciado en su directiva, relacionadas con la Directiva de entonces para visualizar el funcionamiento.El dibujo es un medio de Plotting interfaz interfaz, es por la construcción de símbolos visuales en el núcleo.Aquí, usted puede integrar diversos elementos visuales (puntos, círculos, líneas, parches y muchos otros elementos) y herramientas (hover, Zoom, preservar, restablecer y otras herramientas) para crear la visualización.Uso de gráficos de la interfaz para crear Plotting bokeh con un conjunto predeterminado de herramientas y efectos visuales.El dibujo puede ser de conformidad con los siguientes pasos: 1. La Biblioteca de importación, métodos o funciones 2. Seleccione el modo de salida (cuaderno de documentos, navegador web, servidor) 3. Activar el gráfico (similar a la ejecución de la operación de dibujo matplotlib) 4. Seguimiento, esto afectará a la imagen que se ha generado.5. Visualización de gráficos para una mejor comprensión de estos pasos, que lo demuestra por ejemplo: ejemplo 1: dibujo en cuaderno de crear dos documentos en el diagrama de dispersión (Plaza de la misma marca), gráfico puede crear otros tipos diversos: líneas, ángulos y circular, elíptica, imagen, parches y muchos otros.El dibujo muestra dos ejemplos: a – 2 – dibujo en una foto para la fusión de elementos visuales 3: añadir un hover herramientas y ejemplos de etiquetas de ejes de dibujo – 4: utilizar los datos de latitud y longitud para dibujar el mapa de la India de datos Nota: polígono de latitud y longitud del borde de la India ya tengo un formato CSV.Voy a utilizar estos datos para el dibujo.Aquí, vamos a usar el parche de dibujo, veamos el siguiente orden: resumen en este artículo, hemos debatido con bokeh crear visual y cómo se presentan en la visualización de los resultados en el cuaderno de documentos, documentos HTML y el servidor bokeh.También hablamos de cómo usar el dibujo gráfico visual interfaz personalizada, a través de esta función, que se une a una serie de elementos visuales y mostrar los datos de información.Original: los, pulse en la imagen para leer cómo usar Python] [establecer un modelo de previsión de carga seca a un científico de datos en 10 minutos la elaboración de los planes de respuesta de "voluntarios", nos entiende y cómo unirse a nuestra columna Editor: columna de miembros:

交互式数据可视化,在Python中用Bokeh实现-搜狐科技      关于转载授权   大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体、媒体、机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+文章标题+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可,但文末需放置大数据文摘二维码。   大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】,措施如下   (1)群内定期组织分享   (2)确保群内分享者和学习者数量适合(1:1),有分享能力者不限名额,学习者数量少于分享者,按申请顺序排序。   点击文末“阅读原文”填表入群   编译:黄念 席雄芬   校对:王婧   图片来源:bokeh.pydata   引言   最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频――“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。   什么是Bokeh?   Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示,它说明了Bokeh如何将数据展示到一个Web浏览器上的流程。      正如你所看到的,Bokeh捆绑了多种语言(Python, R, lua和Julia)。这些捆绑的语言产生了一个JSON文件,这个文件作为BokehJS(一个Java库)的一个输入,之后会将数据展示到现代Web浏览器上。   Bokeh可以像D3.js那样创建简洁漂亮的交互式可视化效果,即使是非常大型的或是流数据集也可以进行高效互动。Bokeh可以帮助所有人快速方便地创建互动式的图表、控制面板以及数据应用程序。   Bokeh能为像我这样的数据科学家提供什么?   我起初是作为一名商业智能从业者(BIprofessional)开始我的数据科学之旅的,随后,又逐渐学习了预测建模,数据科学和机器学习。我主要使用QlikView和Tableau进行数据可视化,用SAS和Python来做预测分析和数据分析。我几乎没有用过Java。   因此,对于我之前所有的数据产品或想法,我只能要么将其外包要么通过网站线框图向别人展示,这两者都不适合创建快速原型。现在,有了Bokeh,我就可以继续使用Python,并且快速创建这些原型。   Bokeh的优势:   Bokeh允许你通过简单的指令就可以快速创建复杂的统计图,   Bokeh提供到各种媒体,如HTML,Notebook文档和服务器的输出   我们也可以将Bokeh可视化嵌入flask和django程序   Bokeh可以转换写在其它库(如matplotlib, seaborn和ggplot)中的可视化   Bokeh能灵活地将交互式应用、布局和不同样式选择用于可视化   Bokeh面临的挑战:   与任何即将到来的开源库一样,Bokeh正在经历不断的变化和发展。所以,你今天写的代码可能将来并不能被完全再次使用。   与D3.js相比,Bokeh的可视化选项相对较少。因此,短期内Bokeh无法挑战D3.js的霸主地位。   综合Bokeh的优点及其面临的挑战,Bokeh是当前用于快速开发原型产品的理想工具。然而,如果你想在产品的环境下搞点新东西,D3.js可能仍然是你最好的选择。   用Bokeh实现可视化   Bokeh提供了强大而灵活的功能,使其操作简单并高度定制化。它为用户提供了多个可视化界面,如下图所示:      图表(Charts):一个高级接口(high-level interface),用以简单快速地建立复杂的统计图表。   绘图(Plotting):一个中级接口(intermediate-level interface),以构建各种视觉符号为核心。   模块(Models):一个低级接口(low-level interface),为应用程序开发人员提供最大的灵活性。   本文中,我们仅涉及前两个接口,图表(Charts)和绘图(Plotting)。   图表   如上所述,它是一个高级接口,用于通过标准的可视化方式呈现信息。这些方式包括箱形图、柱状图、面积图、热图、甜甜圈图和许多其它图形。你只需输入数据框(data frames)、numpy数组或字典就可以生成这些图。   让我们来看看创建一个图表的通用方法:   1. 导入库和函数 方法   2. 准备数据   3. 设置输出模式(Notebook文档、Web浏览器或服务器)   4. 创建图表并选择图表的样式(如果需要)   5. 可视化图表   为了更好地理解这些步骤,让我用下面的例子来演示一下:   图表范例-1:使用Bokeh创建一个柱状图并在Web浏览器上显示   我们将遵循上述列出的步骤来创建一个图表:         在上面的图表中,你可以看到顶部的工具选项(缩放、调整大小、重置、旋转缩放),这些工具可以帮助你与图表进行互动。同时,你也可以看到多个图表选项(图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等)和各种图表的范例。   图表范例-2:在Notebook文档中,利用箱线图比较IRIS数据集中的萼片长度(sepal length)和花瓣长度(petal length)的分布情况   要创建这个可视化图表,我首先要使用Sklearn库导入IRIS数据集。然后,按照上述步骤在ipythonNotebook文档中进行图表可视化。         图表范例-3:创建一个线图到Bokeh服务器   在绘制可视化图表到Bokeh服务器之前,你首先需要运行服务器。   如果你使用的是conda包,你可以在任何目录下使用运行命令“bokeh-server”。如果不是,“python . bokeh-server”通常也可以。   在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点:   图表有更多的受众   可对大数据集进行交互式可视化   可根据数据流自动更新图表   创建控制面板和应用程序   开始在Bokeh服务器上绘图之前,我先运行了“bokeh-server”指令对其进行初始化,然后再运行用于可视化的相关指令。            绘图   Plotting是一个中级接口,是以构建视觉符号为核心的接口。在这里,你可以综合各种视觉元素(点、圆、线、补丁和许多其它元素)和工具(悬停、缩放、保存、重置和其它工具)来创建可视化。   使用Bokeh的Plotting接口创建的图表自带一组默认的工具和视觉效果。绘图可按照以下步骤进行:   1. 导入库、方法或函数   2. 选择输出方式(Notebook文档、Web浏览器、服务器)   3. 激活图(类似matplotlib)   4. 执行后续的绘图操作,这将影响已经生成的图形。   5. 图表可视化   为了更好地理解这些步骤,让我举例演示:   绘图范例-1:在Notebook文档中创建二维散点图(正方形标记)         同样,你可以创建各种其它类型的图:如线、角和圆弧、椭圆、图像、补丁以及许多其它的图。   绘图范例-2:将两种视觉元素合并在一张图中         绘图范例-3:为上图添加一个悬停工具和坐标轴标签         绘图范例-4:使用纬度和经度数据来绘制印度地图   注:我已经有一个CSV格式的印度边界的纬度和经度的多边形数据。我将使用该数据来绘图。   在这里,我们将使用补丁绘图,让我们看看下面的命令:         结语   在本文中,我们讨论了用Bokeh创建可视化以及如何将可视化结果呈现在Notebook文档、html文档以及bokeh服务器上。我们还谈到了如何使用绘图接口创建个性化的可视化图表,通过该功能,你可以将多种视觉元素结合到一起来展示数据信息。   原文:     相关文章推荐,点击图片可阅读   如何用Python在10分钟内建立一个预测模型      [干货] 一个数据科学家的新年计划      编译者简介   回复“志愿者”,了解我们及如何加入我们   栏目主编:      栏目成员:         相关的主题文章: