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掌握Python库的Bokeh,就能让你的交互炫目可视化

本文分享自华为云社区《Bokeh图形魔法:掌握绘图基础与高级技巧,定制炫目可视化》,作者: 柠檬味拥抱。 Bokeh是一个用于创建交互式可视化图形的强大Python库。它不仅易于使用,而且功能强大,适用于各种数据可视化需求。本文将介绍Bokeh库的绘图可视化基础入门,重点说明常用的参数,并通过实例演示如何在实际项目中应用这些技术。 安装Bokeh库 首先,确保你已经安装了Bokeh库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: pip install bokeh Bokeh绘图基础 Bokeh支持多种图形类型,包括散点图、线图、柱状图等。在绘制这些图形时,我们需要关注一些重要的参数。 基础图形绘制 首先,我们来看一个简单的例子,绘制一个散点图: from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.io import output_notebook # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 2, 4, 5] # 创建绘图对象 p = figure(title="简单散点图", x_axi...

Python实践:基于Matplotlib实现某产品全年销量数据可视化

本文分享自华为云社区《画图实战-Python实现某产品全年销量数据多种样式可视化》,作者:虫无涯。 学习心得 有时候我们需要对某些数据进行分析,得到一些可视化效果图,而这些效果图可以直观展示给我们数据的变化趋势; 比如某产品的月销量数据、销售额的地区分布、销售增长和季节的变化情况、产品的贡献度分析等等; 本文主要针对某产品全年销量数据,绘制各种不同样式的图表,以不同样式展示数据; 学习本文建议对Python的matplotlib第三库有一定的了解。 Matplotlib说明 什么是Matplotlib? Matplotlib是一个Python的2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形; Matplotlib可生成绘图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图、折线图等; Matplotlib是Python生态系统的一个重要组成部分,是用于可视化的绘图库; Matplotlib提供了一整套和matlab相似的命令API和可视化界面,可以生成出版质量级别的精美图形。 Matplotlib特性 Matplotlib图表中的元素包含以下内容: A、X轴和Y轴;B、...

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