le mie informazioni di contatto
Posta[email protected]
2024-07-12
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
La visualizzazione dei dati consiste nel visualizzare i dati sotto forma di grafici per aiutare le persone a comprendere le informazioni e i modelli dietro i dati in modo più intuitivo e rapido. Nell'era odierna dell'esplosione delle informazioni, la visualizzazione dei dati è particolarmente importante per i seguenti motivi:
bqplot è basato suGrammatica della grafica Libreria di visualizzazione 2D, specifica perQuaderno di Jupyter progetto.combinad3.js Ewidgetipy funzionalità progettata per portare le potenti funzionalità di visualizzazione di d3.js in Python. Ecco alcune caratteristiche chiave della libreria bqplot:
Installare bqplot è molto semplice, basta eseguire il seguente comando nel terminale o nel prompt dei comandi:
pip install bqplot
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix bqplot
Al termine dell'installazione, importa le librerie necessarie in Jupyter Notebook per iniziare a utilizzare:
import numpy as np
import bqplot.pyplot as plt
Ecco un semplice esempio che mostra come creare un istogramma utilizzando bqplot:
# 生成随机数据
data = np.random.randn(100)
# 创建直方图
fig = plt.figure(title='Histogram by bqplot')
hist = plt.hist(sample=data, bins=10, colors=['#01a2d9'])
fig
Attraverso questo semplice esempio, puoi vedere la facilità d'uso e le potenti funzioni interattive di bqplot. Nei capitoli seguenti approfondiremo i vari tipi di grafici e le funzionalità avanzate di bqplot.
Prima di iniziare a utilizzare bqplot per la visualizzazione dei dati, devi prima installare la libreria bqplot nel tuo ambiente. bqplot può essere installato in diversi modi, più comunemente utilizzando pip o conda. Ecco i passaggi dettagliati per utilizzare entrambi i metodi:
pip install bqplot
conda install -c conda-forge bqplot
Al termine dell'installazione, è possibile verificare se l'installazione è andata a buon fine eseguendo il comando seguente:
import bqplot
print(bqplot.__version__)
Dopo aver installato bqplot, dovrai importare le librerie necessarie per iniziare il lavoro di visualizzazione dei dati. In genere è necessario importare le seguenti librerie:
bqplot
: Utilizzato per creare grafici interattivi.numpy
: Utilizzato per calcoli numerici ed elaborazione dati.pandas
: Utilizzato per la manipolazione e l'analisi dei dati.Ecco un codice di esempio per importare queste librerie:
import bqplot.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
Per assicurarti che tutto sia impostato correttamente, puoi provare a creare un semplice grafico a barre. Ecco un codice di esempio che mostra come importare le librerie necessarie e creare un semplice grafico a barre:
# 导入必要的库
import bqplot.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建一个简单的条形图
fig = plt.figure(title="简单条形图示例")
x = list("ABCDE")
y = np.random.rand(5)
bar = plt.bar(x, y)
fig
In questo esempio, importiamo primabqplot.pyplot
COMEplt
, quindi utilizzarenumpy
Genera dati casuali. Successivamente, abbiamo creato un semplice grafico a barre con cinque barre e lo abbiamo visualizzato in un Jupyter Notebook.
Attraverso i passaggi precedenti, hai installato e importato con successo la libreria bqplot e creato il tuo primo semplice grafico interattivo. Successivamente, puoi continuare a esplorare funzionalità e tipi di grafici più avanzati.
Prima di iniziare a utilizzare bqplot
Prima di poter eseguire la visualizzazione dei dati, è necessario importare il set di dati richiesto.Di seguito sono riportati alcuni metodi comuni di importazione di set di dati e come utilizzarlipandas
biblioteca per elaborare questi dati.
pandas
È una potente libreria di elaborazione dati ampiamente utilizzata per l'analisi e la preelaborazione dei dati.Ecco come utilizzarepandas
Esempio di importazione di un file CSV:
import pandas as pd
# 导入CSV文件
df1 = pd.read_csv("../input/autompg-dataset/auto-mpg.csv")
Oltre ai file CSV,pandas
Supporta anche l'importazione di dati in più formati, come file Excel, file JSON, ecc. Ecco alcuni esempi:
# 导入Excel文件
df_excel = pd.read_excel("../input/dataset.xlsx")
# 导入JSON文件
df_json = pd.read_json("../input/dataset.json")
Se i dati sono archiviati in un database, è possibile utilizzare pandas
Diread_sql
funzione per importare i dati. Ecco un esempio:
import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('../input/database.db')
# 从数据库中读取数据
df_sql = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn)
Dopo aver importato un set di dati, in genere è necessario visualizzarne l'anteprima per comprendere la struttura e il contenuto dei dati.pandas
Sono forniti vari metodi per visualizzare in anteprima il set di dati.
utilizzo head()
Metodo per visualizzare le prime righe del set di dati:
# 查看前5行数据
print(df1.head())
utilizzo info()
Il metodo può visualizzare le informazioni di base del set di dati, inclusi il tipo di dati e i valori mancanti:
# 查看数据集的基本信息
print(df1.info())
utilizzo describe()
Il metodo può visualizzare le informazioni statistiche del set di dati, tra cui media, deviazione standard, valore minimo, valore massimo, ecc.:
# 查看数据集的统计信息
print(df1.describe())
utilizzo columns
Le proprietà possono visualizzare i nomi delle colonne del set di dati:
# 查看数据集的列名
print(df1.columns)
Attraverso i metodi sopra indicati, è possibile acquisire una conoscenza di base del set di dati importati, ponendo così le basi per il successivo lavoro di visualizzazione dei dati.
{
"title": "bqplot教程:在Jupyter Notebook中进行交互式数据可视化",
"summary": "本文详细介绍了如何使用bqplot库在Jupyter Notebook中进行交互式数据可视化。bqplot是一个基于Grammar of Graphics的2D可视化解决方案,结合了d3.js和ipywidgets的功能,旨在将d3.js的功能带到Python中。",
"content_outline": [
{
"h1": "基本图表类型",
"h2": [
"4.1 散点图",
"4.2 饼图",
"4.3 箱线图",
"4.4 条形图",
"4.5 堆积条形图"
]
}
]
}
Un grafico a dispersione è un grafico utilizzato per mostrare la relazione tra due variabili. I grafici a dispersione consentono di osservare visivamente la distribuzione e la correlazione dei dati. In bqplot, creare grafici a dispersione è molto semplice.
import bqplot as bq
import numpy as np
# 创建数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
# 创建尺度
x_sc = bq.LinearScale()
y_sc = bq.LinearScale()
# 创建散点标记
scatter = bq.Scatter(x=x, y=y, scales={'x': x_sc, 'y': y_sc})
# 创建轴
ax_x = bq.Axis(scale=x_sc, label='X Axis')
ax_y = bq.Axis(scale=y_sc, orientation='vertical', label='Y Axis')
# 创建图表
fig = bq.Figure(marks=[scatter], axes=[ax_x, ax_y], title='Scatter Plot')
# 显示图表
fig
Il grafico a torta è un grafico utilizzato per visualizzare la proporzione dei dati. In bqplot, creare grafici a torta è altrettanto semplice.
import bqplot as bq
# 创建数据
data = [10, 20, 30, 40]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
# 创建饼图标记
pie = bq.Pie(sizes=data, labels=labels)
# 创建图表
fig = bq.Figure(marks=[pie], title='Pie Chart')
# 显示图表
fig
Un box plot è un grafico utilizzato per visualizzare la distribuzione dei dati. Può visualizzare la mediana, i quartili e i valori anomali dei dati.
import bqplot as bq
import numpy as np
# 创建数据
data = [np.random.normal(0, 1, 100), np.random.normal(3, 1, 100), np.random.normal(6, 1, 100)]
# 创建尺度
x_sc = bq.OrdinalScale()
y_sc = bq.LinearScale()
# 创建箱线图标记
boxplot = bq.Boxplot(x=data, scales={'x': x_sc, 'y': y_sc})
# 创建轴
ax_x = bq.Axis(scale=x_sc, label='Groups')
ax_y = bq.Axis(scale=y_sc, orientation='vertical', label='Values')
# 创建图表
fig = bq.Figure(marks=[boxplot], axes=[ax_x, ax_y], title='Box Plot')
# 显示图表
fig
Un grafico a barre è un grafico utilizzato per visualizzare i confronti tra dati categoriali. L'altezza di ciascuna barra rappresenta il valore dei dati per quella categoria.
import bqplot as bq
# 创建数据
x_labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
y_values = [30, 20, 40, 10]
# 创建尺度
x_sc = bq.OrdinalScale()
y_sc = bq.LinearScale()
# 创建条形图标记
bar = bq.Bars(x=x_labels, y=y_values, scales={'x': x_sc, 'y': y_sc})
# 创建轴
ax_x = bq.Axis(scale=x_sc, label='Categories')
ax_y = bq.Axis(scale=y_sc, orientation='vertical', label='Values')
# 创建图表
fig = bq.Figure(marks=[bar], axes=[ax_x, ax_y], title='Bar Chart')
# 显示图表
fig
Un grafico a barre in pila è un grafico utilizzato per visualizzare i confronti tra più dati categorici. L'altezza di ciascuna barra rappresenta il valore dei dati per quella categoria e ciascuna barra può essere divisa in segmenti, ciascun segmento rappresenta una sottocategoria.
import bqplot as bq
# 创建数据
x_labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
y_values = [
[30, 20],
[20, 30],
[40, 10],
[10, 40]
]
# 创建尺度
x_sc = bq.OrdinalScale()
y_sc = bq.LinearScale()
# 创建堆积条形图标记
stacked_bar = bq.Bars(x=x_labels, y=y_values, scales={'x': x_sc, 'y': y_sc}, type='stacked')
# 创建轴
ax_x = bq.Axis(scale=x_sc, label='Categories')
ax_y = bq.Axis(scale=y_sc, orientation='vertical', label='Values')
# 创建图表
fig = bq.Figure(marks=[stacked_bar], axes=[ax_x, ax_y], title='Stacked Bar Chart')
# 显示图表
fig
Un istogramma è un tipo di grafico utilizzato per mostrare la distribuzione dei dati.esisterebqplot
dentro, può essere utilizzatoplt.hist
funzione per creare un istogramma. Ecco un semplice esempio:
import numpy as np
import bqplot.pyplot as plt
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 创建直方图
fig = plt.figure()
hist = plt.hist(data, bins=30)
plt.title('Histogram of Random Data')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
fig
In questo esempio, abbiamo prima generato 1000 punti dati casuali e poi utilizzatiplt.hist
La funzione crea un istogramma con 30 contenitori. Puoi rendere il tuo grafico più chiaro e più facile da comprendere impostando titoli ed etichette degli assi.
I grafici a linee sono un tipo di grafico comune utilizzato per mostrare le tendenze dei dati nel tempo o altre variabili continue.esisterebqplot
dentro, può essere utilizzatoplt.plot
funzione per creare un grafico a linee. Ecco un esempio:
import numpy as np
import bqplot.pyplot as plt
# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 创建折线图
fig = plt.figure()
line = plt.plot(x, y)
plt.title('Line Chart of Sine Function')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
fig
In questo esempio, abbiamo generato i dati di una funzione seno con 100 punti dati e quindi li abbiamo utilizzatiplt.plot
La funzione crea un grafico a linee. Puoi rendere il tuo grafico più chiaro e più facile da comprendere impostando titoli ed etichette degli assi.
I grafici a candela (noti anche come grafici a candela) sono un tipo di grafico utilizzato per visualizzare dati finanziari, come i prezzi delle azioni.esisterebqplot
dentro, può essere utilizzatoplt.candle
funzione per creare grafici a candele. Ecco un esempio:
import numpy as np
import bqplot.pyplot as plt
# 生成随机金融数据
n = 100
open_prices = np.random.randn(n)
high_prices = open_prices + np.random.rand(n)
low_prices = open_prices - np.random.rand(n)
close_prices = open_prices + np.random.randn(n) * 0.5
# 创建蜡烛图
fig = plt.figure()
candle = plt.candle(open_prices, high_prices, low_prices, close_prices)
plt.title('Candlestick Chart of Random Financial Data')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Price')
fig
In questo esempio, generiamo dati casuali sui prezzi di apertura, massimo, minimo e chiusura e quindi li utilizziamoplt.candle
La funzione crea un grafico a candele. Puoi rendere il tuo grafico più chiaro e più facile da comprendere impostando titoli ed etichette degli assi.
Una mappa termica è un tipo di grafico utilizzato per visualizzare la distribuzione della densità o dell'intensità dei dati bidimensionali.esisterebqplot
dentro, può essere utilizzatoplt.heatmap
funzione per creare una mappa termica. Ecco un esempio:
import numpy as np
import bqplot.pyplot as plt
# 生成随机数据
data = np.random.rand(10, 10)
# 创建热力图
fig = plt.figure()
heatmap = plt.heatmap(data)
plt.title('Heatmap of Random Data')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
fig
In questo esempio, abbiamo generato una matrice 10x10 di dati casuali e poi utilizzataplt.heatmap
La funzione crea una mappa termica. Puoi rendere il tuo grafico più chiaro e più facile da comprendere impostando titoli ed etichette degli assi.
Una carta geografica è un tipo di carta utilizzata per visualizzare dati geografici, ad esempio una mappa.esisterebqplot
dentro, può essere utilizzatoplt.geo
funzione per creare mappe geografiche. Ecco un esempio:
import bqplot.pyplot as plt
# 加载地理数据
map_data = 'World'
# 创建地理图
fig = plt.figure()
geo = plt.geo(map_data)
plt.title('Geographical Map')
fig
In questo esempio, carichiamo i dati della mappa del mondo e quindi utilizziamoplt.geo
La funzione crea una mappa geografica. Impostando un titolo, puoi rendere il tuo grafico più chiaro e più facile da capire.
Nella visualizzazione dei dati, le funzioni interattive sono fondamentali per migliorare l'esperienza dell'utente e le capacità di esplorazione dei dati.bqplot
Fornisce ricchi componenti interattivi per consentire agli utenti di condurre esplorazioni di dati dinamiche e reattive in Jupyter Notebook. Questi componenti interattivi includono ma non sono limitati a:
Questi componenti interattivi sono bqplot
DiInteractions
L'implementazione del modulo fornisce agli utenti strumenti di esplorazione dei dati intuitivi e potenti.
Lo zoom e la panoramica sono le funzioni interattive più basilari nella visualizzazione dei dati.bqplot
Fornisce funzioni di zoom e panoramica integrate, gli utenti possono eseguire lo zoom utilizzando la rotellina del mouse e eseguire la panoramica trascinando il mouse. Ecco un semplice esempio:
import bqplot.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 创建图表
fig = plt.figure(title="Zoom and Pan Example")
plt.plot(x, y)
plt.show()
In questo esempio, l'utente può ingrandire o rimpicciolire il grafico utilizzando la rotellina del mouse e scorrere il grafico trascinando il mouse.
Le funzionalità di selezione e selezione tramite pennello consentono agli utenti di selezionare punti dati o aree specifici all'interno di un grafico per ulteriori analisi.bqplot
fornitoBrushSelector
ELassoSelector
componenti per implementare questa funzionalità.Quello che segue è un utilizzoBrushSelector
Esempio:
from bqplot import BrushSelector
# 创建选择器
brush = BrushSelector(x_scale=x_scale, y_scale=y_scale)
# 将选择器添加到图表
fig.interaction = brush
In questo esempio, l'utente può selezionare un'area rettangolare nel grafico trascinando il mouse e i punti dati selezionati verranno evidenziati.
Le descrizioni comandi possono visualizzare informazioni dettagliate quando l'utente passa il mouse su un punto dati.bqplot
fornitoTooltip
componente per ottenere questa funzionalità. Ecco un semplice esempio:
from bqplot import Tooltip
# 创建工具提示
tooltip = Tooltip(fields=['x', 'y'], formats=['.2f', '.2f'])
# 将工具提示添加到图表
scatter.tooltip = tooltip
In questo esempio, quando l'utente passa il mouse sopra un punto dati di un grafico a dispersione, il file x
Ey
valore.
La funzione di aggiornamento dinamico consente ai grafici di aggiornarsi dinamicamente in base all'input dell'utente o alle modifiche dei dati.bqplot
fornitointeracts
modulo per implementare questa funzionalità. Ecco un semplice esempio:
from ipywidgets import IntSlider
# 创建滑块
slider = IntSlider(value=50, min=0, max=100, step=1)
# 定义更新函数
def update_plot(change):
new_value = change['new']
scatter.x = np.linspace(0, new_value, 100)
# 绑定滑块到更新函数
slider.observe(update_plot, names='value')
# 显示滑块和图表
slider
fig
In questo esempio, l'utente può aggiornare dinamicamente i dati nel grafico regolando il valore del dispositivo di scorrimento.
I dashboard interattivi sono un'applicazione importante nella visualizzazione dei dati, che consentono agli utenti di esplorare dinamicamente i dati attraverso componenti interattivi per acquisire una comprensione più profonda delle informazioni dietro i dati. bqplot fornisce potenti funzionalità per creare dashboard interattive. Ecco un semplice esempio che mostra come creare una dashboard contenente più grafici e componenti interattivi.
Importa le librerie necessarie:
import bqplot as bq
import ipywidgets as widgets
from bqplot import pyplot as plt
import numpy as np
Preparare i dati:
x = np.arange(100)
y = np.random.randn(100).cumsum()
Crea un componente del grafico:
line_chart = plt.plot(x, y, 'Line Chart')
bar_chart = plt.bar(x, y, 'Bar Chart')
Creare componenti interattivi:
dropdown = widgets.Dropdown(
options=['Line Chart', 'Bar Chart'],
value='Line Chart',
description='Chart Type:'
)
Definire la logica dell'interazione:
def on_change(change):
if change['new'] == 'Line Chart':
plt.clear()
plt.plot(x, y, 'Line Chart')
elif change['new'] == 'Bar Chart':
plt.clear()
plt.bar(x, y, 'Bar Chart')
dropdown.observe(on_change, names='value')
Componenti compositi:
dashboard = widgets.VBox([dropdown, plt.figure])
display(dashboard)
Attraverso i passaggi precedenti, possiamo creare una semplice dashboard interattiva in cui gli utenti possono selezionare diversi tipi di grafici tramite il menu a discesa per ottenere una visualizzazione dinamica dei dati.
I selettori di dati sono componenti importanti in bqplot per il filtraggio e l'interazione dei dati. Attraverso il selettore dati, gli utenti possono selezionare e utilizzare i dati direttamente sul grafico per ottenere un'analisi dei dati più raffinata.
Importa le librerie necessarie:
import bqplot as bq
import ipywidgets as widgets
from bqplot import pyplot as plt
import numpy as np
Preparare i dati:
x = np.arange(100)
y = np.random.randn(100).cumsum()
Crea grafico:
scatter_chart = plt.scatter(x, y, 'Scatter Chart')
Crea selettore dati:
selector = bq.interacts.BrushSelector(x_scale=scatter_chart.scales['x'], y_scale=scatter_chart.scales['y'])
scatter_chart.interaction = selector
Definire la logica di selezione:
def on_selection(change):
selected_data = scatter_chart.selected
print(f"Selected Data: {selected_data}")
selector.observe(on_selection, names='selected')
Mostra grafico:
display(plt.figure)
Attraverso i passaggi precedenti, possiamo creare un selettore di dati sul grafico a dispersione. L'utente può selezionare i punti dati trascinando il mouse e visualizzare i dati selezionati nella console.
bqplot non solo supporta le carte 2D di base, ma fornisce anche potenti funzioni di carte geografiche che possono essere utilizzate per creare varie proiezioni cartografiche e carte geografiche avanzate.
Importa le librerie necessarie:
import bqplot as bq
import ipywidgets as widgets
from bqplot import pyplot as plt
import numpy as np
Preparare i dati geografici:
import json
with open('world.json') as f:
world_data = json.load(f)
Crea una mappa geografica:
map_chart = bq.Map(
map_data=bq.topo_load('world.json'),
scales={'projection': bq.AlbersUSA()}
)
Creare componenti interattivi:
dropdown = widgets.Dropdown(
options=['AlbersUSA', 'Mercator', 'Orthographic'],
value='AlbersUSA',
description='Projection:'
)
Definire la logica dell'interazione:
def on_change(change):
if change['new'] == 'AlbersUSA':
map_chart.scales['projection'] = bq.AlbersUSA()
elif change['new'] == 'Mercator':
map_chart.scales['projection'] = bq.Mercator()
elif change['new'] == 'Orthographic':
map_chart.scales['projection'] = bq.Orthographic()
dropdown.observe(on_change, names='value')
Componenti compositi:
map_dashboard = widgets.VBox([dropdown, map_chart])
display(map_dashboard)
Attraverso i passaggi precedenti, possiamo creare una mappa geografica che supporta più proiezioni della mappa. Gli utenti possono selezionare diversi metodi di proiezione tramite il menu a discesa per ottenere la visualizzazione dinamica della mappa.
Attraverso queste funzioni e applicazioni avanzate, bqplot fornisce agli utenti potenti strumenti di visualizzazione dei dati, rendendo l'analisi interattiva dei dati in Jupyter Notebook più comoda ed efficiente.
bqplot
fornisce qualcosa di similematplotlib
Dipyplot
L'API consente agli utenti di creare e visualizzare rapidamente grafici.I seguenti sono alcuni comunemente usatipyplot
Funzioni ed esempi:
figure()
: crea una nuova grafica.plot()
: traccia un grafico a linee.scatter()
: traccia un grafico a dispersione.bar()
: traccia un grafico a barre.pie()
: Disegna un grafico a torta.hist()
: traccia un istogramma.Codice d'esempio:
from bqplot import pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.arange(10)
y = x ** 2
# 创建图形
fig = plt.figure()
# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
# 显示图形
plt.show()
bqplot
Il modello a oggetti si basa sulla Grammatica della grafica, fornendo un modo più flessibile e dettagliato per personalizzare i grafici. Ecco alcuni oggetti ed esempi principali:
Figure
: Contenitore per il grafico, contenente tutti i marcatori e gli assi.Mark
: Elementi grafici specifici, come linee, punti, barre, ecc.Axis
: Asse.Scale
: Mappatura dei dati sul grafico.Codice d'esempio:
from bqplot import Figure, Axis, Scale, Lines
import numpy as np
# 创建数据
x = np.arange(10)
y = x ** 2
# 创建比例尺
x_scale = Scale(min=0, max=10)
y_scale = Scale(min=0, max=100)
# 创建轴
x_axis = Axis(scale=x_scale, label='X Axis')
y_axis = Axis(scale=y_scale, label='Y Axis', orientation='vertical')
# 创建标记
line = Lines(x=x, y=y, scales={'x': x_scale, 'y': y_scale})
# 创建图形
fig = Figure(marks=[line], axes=[x_axis, y_axis])
# 显示图形
fig
bqplot
Fornisce descrizioni comandi avanzate e funzioni della barra degli strumenti, consentendo agli utenti di interagire con la grafica in modo più conveniente.
Tooltip
: Visualizza le informazioni sui dati quando si passa il mouse.Toolbar
: Fornisce funzioni interattive come lo zoom e la panoramica.Codice d'esempio:
from bqplot import Tooltip, Toolbar
# 创建工具提示
tooltip = Tooltip(fields=['x', 'y'], formats=['.2f', '.2f'])
# 创建工具栏
toolbar = Toolbar(figure=fig)
# 添加到图形
line.tooltip = tooltip
fig.toolbar = toolbar
# 显示图形
fig
bqplot
Supporta funzioni interattive complesse come selezione, zoom, panoramica, ecc. Anche,bqplot
Può anche essere utilizzato per creare visualizzazioni avanzate come mappe di mercato.
Codice d'esempio:
from bqplot import MarketMap
import pandas as pd
# 创建数据
data = pd.DataFrame({
'label': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'values': [100, 200, 150, 300],
'color': ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
})
# 创建市场地图
market_map = MarketMap(names=data['label'], values=data['values'], colors=data['color'])
# 创建图形
fig = Figure(marks=[market_map])
# 显示图形
fig
Attraverso l'introduzione dei documenti API di cui sopra, gli utenti possono comprendere e utilizzare meglio bqplot
libreria per creare visualizzazioni di dati ricche e interattive.
Ci sono alcune sfide che potresti incontrare durante la migrazione di progetti esistenti da altre librerie di visualizzazione dati come Matplotlib o Plotly a bqplot. Di seguito sono riportati alcuni passaggi e considerazioni chiave per aiutarti a orientarti nel processo di migrazione.
Prima di iniziare la migrazione, devi prima comprendere i concetti di base di bqplot, tra cui:
Assicurati che i tuoi dati siano pronti e possano essere facilmente convertiti nel formato richiesto da bqplot. In genere, i dati possono essere archiviati in un Pandas DataFrame, che consente una facile manipolazione e visualizzazione dei dati.
Importa le librerie necessarie:
import bqplot as bq
import pandas as pd
import numpy as np
Crea scale e assi:
x_sc = bq.LinearScale()
y_sc = bq.LinearScale()
ax_x = bq.Axis(scale=x_sc, label='X Axis')
ax_y = bq.Axis(scale=y_sc, label='Y Axis', orientation='vertical')
Crea etichetta:
data = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 2), columns=['X', 'Y'])
scatter = bq.Scatter(x=data['X'], y=data['Y'], scales={'x': x_sc, 'y': y_sc})
Crea grafico:
fig = bq.Figure(axes=[ax_x, ax_y], marks=[scatter])
Mostra grafico:
display(fig)
bqplot fornisce ricche funzioni interattive, che possono essere ottenute impostando diverse proprietà. Ad esempio, per abilitare la funzionalità di zoom e panoramica:
scatter.enable_move = True
scatter.enable_zoom = True
bqplot ti consente di personalizzare lo stile del tuo grafico, inclusi colore, stile indicatore, stile linea, ecc. Ad esempio, per personalizzare l'aspetto di un grafico a dispersione:
scatter = bq.Scatter(x=data['X'], y=data['Y'], scales={'x': x_sc, 'y': y_sc}, colors=['blue'], default_size=20, marker='triangle-up', stroke='black')
bqplot è un progetto open source e i membri della comunità sono invitati a contribuire con codice, documentazione ed esempi. Ecco alcune linee guida per i contributi per aiutarti a iniziare a contribuire al progetto bqplot.
Archivio clonazione:
git clone https://github.com/bqplot/bqplot.git
cd bqplot
Installa le dipendenze:
pip install -r requirements.txt
Installa la versione di sviluppo:
pip install -e .
Quando contribuisci con il codice, segui queste linee guida:
Crea un ramo:
git checkout -b my-new-feature
Impegna le modifiche:
git add .
git commit -m "Add some feature"
spingere il ramo:
git push origin my-new-feature
Crea richiesta di pull:
Crea una nuova richiesta pull su GitHub descrivendo le tue modifiche e la tua motivazione.
Seguendo queste linee guida, puoi dare un prezioso contributo al progetto bqplot e contribuire a far avanzare la visualizzazione interattiva dei dati nella comunità Python.
bqplot è basato suGrammatica della grafica Sistema di visualizzazione 2D, progettato perQuaderno di Jupyter progetto. Presenta i seguenti vantaggi significativi:
Sebbene bqplot offra funzionalità potenti e flessibilità, presenta anche alcune limitazioni:
Essendo un progetto open source attivo, le tendenze di sviluppo future di bqplot meritano attenzione:
In breve, bqplot, in quanto potente strumento interattivo di visualizzazione dei dati, ha ampie prospettive di applicazione nel campo della scienza dei dati. Con l'ottimizzazione continua e l'espansione delle funzionalità, continuerà a fornire maggiori possibilità per l'analisi e la visualizzazione dei dati.