Technology sharing

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

inducere

1.1 Momentum Data Visualization

Data visualisationi est notitias in forma graphics ostentare ut homines adiuvent informationes et exemplaria post notitias intuitivas et cito intelligendas. In hodiernae explosionis notitiae aetate, notitia visualizationis maximi momenti est ob has causas:

• Improve intellectus efficientiam : Graphica notitia facilius est cerebri ad cognoscendum et reminiscendum quam textum planum vel numeros. Per chartulas homines cito cardines rerum notitiarum capere possunt ut decisiones certiores reddant.
• Data exemplaria revelare : Data visualisationi iuvare possunt exemplaria occulta, trends, et manor in notitia tua detegere. Exempli gratia, linea chart clare perspicere potest quomodo notitia temporis mutatur.
• Effectus augendae communicationis In campis, ut negotiatio, investigatio scientifica, et educatio, visualisatio data validum est instrumentum ad informationes implicandas communicandas. Efficit analysin facilior ad intelligendum et ad accipiendum ab aliis.
• Support consilium faciens: Datorum visualizationis datorum deliberationes cum subsidiis intuitivis praebet, eos adiuvans informationes praecipuas in notitia multiplici inveniunt et plus scientifica et rationabilia decisiones faciunt.

1.2 Overview of the bqplot library

bqplot est secundumGrammatica Graphica 2D visualizationis bibliothecae, speciatim proIuppiter codicillus design.componitd3.js etipywidgets pluma ordinatur ad efficaces visualizationis facultates d3.js ad Pythonem adducere. Hic sunt notae clavis quaedam bibliothecae bqplot:

• interactivity: bqplot munera interactiva praebet divites.
• mollitiem: Usores accessus obiecti ordinati creare possunt chartis personalibus Grammaticis Graphicis utentes.
• Otium of use: bqplot praebet pyplotum simile matplotlib, utentes qui matplotlib noti sunt, cito incipiant.
• Integrationem: Ut indigena bibliotheca Iuppiter Comentarii, bqplot inconsutibiliter integrari potest in analysi analysin workflui, utentes facili experientia interactive praebens.

Installation ac velox initium

Bqplot inaugurari valde simplex est, modo sequi mandatum in terminatione seu imperio promptum;

pip install bqplot
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix bqplot
1
2

Post feliciter institutionem necessarias bibliothecas in Iupyter codicillos importare ut satus utendo:

import numpy as np
import bqplot.pyplot as plt
1
2

Simplex exemplum hic ostendens quomodo Mearum usus bqplot crearet;

# 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
1
2
3
4
5
6
7

Per hoc simplex exemplum, videre potes facilitatem usus et potentiae interactive functiones bqplot. In sequentibus capitulis varias chartulas rationes in bqplot inveneris et lineamenta provectas.

Install ac import

2.1 Instrue bqplot

Priusquam incipias uti bqplot pro notitia visualisationi, primum opus est ut bibliothecam bqplot in tuo ambitu instituas. bqplot pluribus modis institui potest, plerumque pituita vel conda utens. Hic sunt gradus distincti utendi utriusque modi:

Install per pituitam

pip install bqplot
1

Install uti conda

conda install -c conda-forge bqplot
1

Post institutionem perfectam, confirmare potes utrum institutionem bene egerit sequenti mandato:

import bqplot
print(bqplot.__version__)
1
2

2.2 Bibliothecas necessarias importare

Post bqplot inauguratis, proximos necessarias bibliothecas importare debes ut opus visualizationis incipias. De more sequenti bibliothecas importare debes:

• bqplot: Interactive charts creare solebat.
• numpy: Usus ad calculos numerales et MGE.
• pandas: Ad usum notitiarum tractationum et analysis.

Exemplar hic est codicem pro his bibliothecis invehendis:

import bqplot.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
1
2
3

Exempli gratia: Import et usus bqplot ad creandum simplex chart

Ut omnia recte constituantur, experiri potes ut chartam simplicem creando. Exemplar hic est codicem qui ostendit quomodo necessarias bibliothecas importet et chartam simplicem efficiat:

# 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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

In hoc exemplo primo importamusbqplot.pyplotaspltErgo uterenumpy Notitia temere generate. Deinde chartam simplicem cum quinque vectibus repagulis creavimus et in codicillo Iuppiter ostendimus.

Per gradus superiores bibliothecam bqplot feliciter inauguratus es et primam tuam simplicem chart interactive creasti. Deinde pergere potes rationes graviores et chartula explorare.

Praeparatio Dataset

3.1 Import notitia paro

Priusquam incipiens ad usum bqplot Priusquam notitias visualizationis conficere potes, primum opus est ut dataset inquisita importet.Hic sunt aliquae rationes communes dataseae importantes et quomodo utantur illispandas bibliothecam ad aliquid hoc data.

Import CSV files utens pandas

pandas Potens est notitia processus bibliothecae quae late pro analysi et praeprocessione utendum est.Ecce quomodo utorpandas Exemplum tabellae CSV deferendi:

import pandas as pd

# 导入CSV文件
df1 = pd.read_csv("../input/autompg-dataset/auto-mpg.csv")
1
2
3
4

Usus pandas ad importare notitia in aliis formats

Praeter CSV imagini,pandas Etiam notitias inferentes in multis formats sustinet, ut Praecedo lima, JSON imagini, etc. Exempla hic sunt;

# 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")
1
2
3
4
5

Usus pandas ad importare notitia ex database

Si data reposita est in database, uti potes pandas of*read_sql munus ad importare data. Hic est exemplum.

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)
1
2
3
4
5
6
7

3.2 Dataset preview

Cum dataset importatur, solere debes praevidere dataset ad intellegendum structuram et contentum notitiarum.pandas Varii modi praebentur ut notitiaset praemonstrare.

Videre primos ordines dataset

usus head() Methodus videndi primos ordines dataset:

# 查看前5行数据
print(df1.head())
1
2

View basic notitia de dataset

usus info() Modus inspicere potest notitias fundamentales notitiarum copiarum, inclusas generis notitias et valores absentis:

# 查看数据集的基本信息
print(df1.info())
1
2

View statistics in dataset

usus describe() Methodus in statistica notitiarum notitiarum statutorum inspicere potest, inter medium, vexillum deviationis, pretii minimi, pretii maximi, etc.

# 查看数据集的统计信息
print(df1.describe())
1
2

Videre columna nomina dataset

usus columns Possessiones videre potes columnam nomina dataset:

# 查看数据集的列名
print(df1.columns)
1
2

Per modos superiores, praecipuam cognitionem habere potes notitiarum inlatarum statutorum, ita fundamentum ponendi operis visualizationis sequentis datae.

{
  "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"
      ]
    }
  ]
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

Basic chart types

4.1 Disperge insidias

Disperge machinatio charta usus est ut relationem inter binas variabiles ostenderet. Disperge insidias tibi permittere ut visibiliter observes distributionem et rationem datarum. in bqplot , creando , dispergere , insidiae valde simplices.

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

4.2 Pie chart

Pie Charta est chartula proportio data ad proponendum. In bqplot, chartis pie creandis aeque facilis est.

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

4.3 Box insidias

Arca machinalis chartula usus est ut distributionem notitiarum ostendat. Exhibere potest mediana, quartiles et manor notitiarum.

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

4.4 Bar graph

Charta vectis est chartula ad comparationes inter categoricas datas exhibendas. Altitudo cuiuslibet vectis significat valorem notitiae illius generis.

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

4.5 Stacked Bar Chart

Charta vectis acervus est chartula ad comparationes inter multiplices notitias categoricas exhibendas. Altitudo cuiuslibet vectis significat valorem notitiae illius categoriae, et quaelibet vectis in segmenta dividi potest, quodlibet segmentum subcategorium repraesentans.

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

Provectus chart types

5.1 Histogram

Mearum genus chartularum genus est ut distributionem notitiarum ostendat.existbqplotin, possunt esseplt.hist munus creare Mearum. En simplex exemplum:

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

In hoc exemplo primum puncta data temere 1000 generavimus et deinde usi sumusplt.hist Munus mearum cum 30 bins creat. Chartam tuam clariorem ac faciliorem reddere potes per titulos et axem pitta- corum constituendo.

5.2 Line chart

Lineae chartulae communes sunt generis chartulae ut ostendant trends in notitia super tempus vel alias variabiles continuas.existbqplotin, possunt esseplt.plot munus facere linea chart. Hic est exemplum.

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

In hoc exemplo generavimus sine functione data cum punctis 100 data et deinde adhibitisplt.plot Munus facit lineam chart. Chartam tuam clariorem ac faciliorem reddere potes per titulos et axem pitta- corum constituendo.

5.3 Candelabrum chart

Candelabrum chartis (etiam notae ut chartis candelabrum) typum chartularum ad oeconomicos notas exhibendas, sicut pretia stirpis.existbqplotin, possunt esseplt.candle munus facere candelabrum chartis. Hic est exemplum.

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

In hoc exemplo temere apertas, altas, humiles et proximas notitias pretiosorum generamus et deinde utimurplt.candle Munus candelabrum creat chart. Chartam tuam clariorem ac faciliorem reddere potes per titulos et axem pitta- corum constituendo.

5.4 Caloris map

Tabula caloris est genus chartulae ad densitatem seu intensionem distributionis duarum dimensivarum notitiarum exhibendam.existbqplotin, possunt esseplt.heatmap munus facere calidum tabula. Hic est exemplum.

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

In hoc exemplo generavimus 10x10 matrix notitiarum incerti et deinde ususplt.heatmap Munus mappam caloris creat. Chartam tuam clariorem ac faciliorem reddere potes per titulos et axem pitta- corum constituendo.

5.5 Tabula geographica

Chart geographica typum chartis geographicis adhibitis ad ostentationem notae geographicae, sicut tabula geographica.existbqplotin, possunt esseplt.geo munus facere maps geographicas. Hic est exemplum.

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

In hoc exemplo, notitias geographicas mundi oneremus et deinde utimurplt.geo Munus mappam geographicam gignit. Titulum ponendo, chartulam tuam clariorem ac faciliorem reddere potes.

interactive features

6.1 Overview of interactive components

In data visualizationis, functiones interactivas clavis sunt ad experientiam usoris meliorandam et ad explorandas facultates datas.bqplot Copiosas interactivas partes praebet ut utentes ad explorationem dynamicam et responsivam perducant in Comentario Iuppiter. Partes interactive haec includunt sed non limitantur ad:

• Ie et pan: Permittit utentem ad zoom in vel e chartula, necnon sartagine trans chartulam ad varias notitiarum areas spectandas.
• Lego et ungunt: Utentes permittit eligere certas notas puncta vel areas in chartula pro ulteriore analysi.
• tooltip: Singulos informationes ostende cum murem super punctum datae inerrat.
• Dynamic updates: Permittit chartulas dynamice renovatio secundum initus vel notitia mutationes in user.

Haec interactive components sunt bqplot of*Interactions Modulus exsecutionis users dat instrumenta explorationis intuitivae et validae.

6.2 Usus partium interactive communis

Ie et pan

Zooming and panning are the basic interactive functions in data visualization.bqplot Praebet constructum-in zoom et sartagine munera, utentes zoom per rotam murem et sartagine per murem trahere possunt. En simplex exemplum:

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()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

In hoc exemplo, usor potest zoom in vel e chartula utendo rota muris et sartagine chartulam trahendo murem.

Lego et ungunt

Facultates selectae selectae et peniculus deligendae permittunt utentes ut puncta vel areas specificae intra chartulam analysi ulterioris analysi eligant.bqplot providitBrushSelector etLassoSelector components ad effectum deducendi hanc functionality.Hoc est ususBrushSelector Exemplum:

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
1
2
3
4
5
6
7

In hoc exemplo, usor potest eligere aream rectangulam in chart trahendo murem, et puncta delectabilia illustrabuntur.

tooltip

Instrumenta detailed informationes ostendere possunt cum usor murem super punctum datae oberrat.bqplot providitTooltip componentes ad consequi hanc functionality. En simplex exemplum:

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
1
2
3
4
5
6
7

In hoc exemplo, cum usura inertit insidias notitias dispersas in punctum, the x ety pretii.

Dynamic updates

Renovatio dynamica pluma permittit ut chartis dynamice renovatio fundatur in usoris initus vel data mutationes.bqplot providitinteracts moduli ad efficiendum hoc functionality. En simplex exemplum:

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

In hoc exemplo, usor potest dynamice datas renovare in chartula componendo valorem lapsus.

Provectus features et applicationes

7.1 Interactive Dashboard

Interactive dashboards magna applicatione in notitia visualizationis sunt, quae utentes dynamice explorare permittunt per elementa interactive ut profundiorem cognitionem informationum post notitias acquirerent. bqplot valida lineamenta praebet ad creandum dashboards interactive. Hic simplex exemplum est ostendens quomodo creare ashboardday plures chartas et interactivas partes continere.

Ad creare interactive ashboardday

1. Importare necessarias bibliothecas：

   import bqplot as bq
   import ipywidgets as widgets
   from bqplot import pyplot as plt
   import numpy as np
   1
   2
   3
   4

2. Para data：

   x = np.arange(100)
   y = np.random.randn(100).cumsum()
   1
   2

3. Create chart component：

   line_chart = plt.plot(x, y, 'Line Chart')
   bar_chart = plt.bar(x, y, 'Bar Chart')
   1
   2

4. Create interactive components：

   dropdown = widgets.Dropdown(
       options=['Line Chart', 'Bar Chart'],
       value='Line Chart',
       description='Chart Type:'
   )
   1
   2
   3
   4
   5

5. Define commercium logicae：

   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')
   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9

6. Composita components：

   dashboard = widgets.VBox([dropdown, plt.figure])
   display(dashboard)
   1
   2

Per gradus superiores simplicem interactivum ashboardday creare possumus ubi users de diversis chartis generibus per gutta-down menu eligere potest ut dynamicam datam visualizationem consequantur.

7.2 Data Selectors (Selectors)

Datorum selectores magni ponderis sunt in bqplot pro notitia eliquatione et commercio. Per selectorem datam, utentes notitias directe eligere et operari possunt in chartula, ut subtiliores analysin consequantur.

Exemplum utendi notitia electrix

1. Importare necessarias bibliothecas：

   import bqplot as bq
   import ipywidgets as widgets
   from bqplot import pyplot as plt
   import numpy as np
   1
   2
   3
   4

2. Para data：

   x = np.arange(100)
   y = np.random.randn(100).cumsum()
   1
   2

3. Create chart：

   scatter_chart = plt.scatter(x, y, 'Scatter Chart')
   1

4. Crea data electrix：

   selector = bq.interacts.BrushSelector(x_scale=scatter_chart.scales['x'], y_scale=scatter_chart.scales['y'])
   scatter_chart.interaction = selector
   1
   2

5. Define selectio logicae：

   def on_selection(change):
       selected_data = scatter_chart.selected
       print(f"Selected Data: {selected_data}")
   
   selector.observe(on_selection, names='selected')
   1
   2
   3
   4
   5

6. Ostende chart：

   display(plt.figure)
   1

Per gradus superiores, electrix notitias in dispersos insidias creare potest. Usor potest eligere data puncta trahendo murem et output notitias electas in consolatorio.

7.3 Provectus applicationes proiectionis et tabulae

bqplot non solum 2D chartis fundamentalibus sustinet, sed etiam munera chart geographica validissima praebet quae varias tabulas proiectiones creare possunt et chartis geographicis provectis.

Exemplum tabula geographica creandi

1. Importare necessarias bibliothecas：

   import bqplot as bq
   import ipywidgets as widgets
   from bqplot import pyplot as plt
   import numpy as np
   1
   2
   3
   4

2. Para orbis terrarum notitia：

   import json
   with open('world.json') as f:
       world_data = json.load(f)
   1
   2
   3

3. Orbis Terrarum creare：

   map_chart = bq.Map(
       map_data=bq.topo_load('world.json'),
       scales={'projection': bq.AlbersUSA()}
   )
   1
   2
   3
   4

4. Create interactive components：

   dropdown = widgets.Dropdown(
       options=['AlbersUSA', 'Mercator', 'Orthographic'],
       value='AlbersUSA',
       description='Projection:'
   )
   1
   2
   3
   4
   5

5. Define commercium logicae：

   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')
   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9

6. Composita components：

   map_dashboard = widgets.VBox([dropdown, map_chart])
   display(map_dashboard)
   1
   2

Per gradus superiores tabulam geographicam creare possumus quae plures tabulas proiectiones sustinet. Users varias proiectionis modos per gutta-down tabulas eligere possumus ad ostentationem dynamicam.

Per has provectas functiones et applicationes, bqplot praebet utentes valida instrumenta visualizationis data, analysin interactiva faciens in Iupytero Comentario commodiorem et efficientem.

API documentum

8.1 Pyplot

bqplot praebet aliquid similematplotlib of*pyplot API utentes utentes celeriter creare et chartas ostentare permittit.Sunt quidam communiterpyplot Munera et exempla:

• figure(): Novam graphicam crea.
• plot(): ducatur chart.
• scatter(): dispergat insidias trahere.
• bar(): ducatur talea chart.
• pie(): trahe chartulam pie.
• hist(): Mearum trahe.

Sample signum:

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()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

8.2 Object exemplum

bqplot Obiectum exemplar in Grammaticis graphicis nititur, ut flexibiliorem et distinctiorem rationem praebeat chartis customizandis. Hic sunt quaedam objecta et exempla nuclei:

• Figure: Continens graphi, continens omnia figmenta et secures.
• Mark: Imprimis elementa graphice, ut lineae, puncta, vectes, etc.
• Axis: axis.
• Scale: Data ad graphi destinata.

Sample signum:

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

8.3 Tooltips et toolbars

bqplot Instrumenta instrumentorum et instrumentorum instrumentalium locupletes praebet functiones, permittens utentes cum graphicis commodius correspondeant.

• Tooltip: Praestare notitias informationes cum muris volitatur.
• Toolbar: Interactive munera praebet ut zooming et panning.

Sample signum:

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

8.4 Commercium ac Market Map

bqplot Interactive functiones complexas sustinet ut lectio, zooming, panning, etc. etiam,bqplot Etiam adhiberi potest ad visualizationes provectas creandas sicut mappas mercatus.

Sample signum:

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

Per introductionem documentorum API superiorum, utentes melius intelligere et uti possunt bqplot bibliotheca creare dives, interactive notitia visualizations.

Donec adipiscing Guides et Contributions

9.1 Donec adipiscing Guide

Sunt quaedam provocationes, quae incepta migrantes ex aliis bibliothecis visualisationi datas possunt occurrere ut Matplotlib vel Plotly ad bqplot. Hic sunt gradus quidam key et considerationes ut tibi auxilium navigandi processus migrationis.

9.1.1 Intellige rationes fundamentales bqplot

Priusquam migrationem incipias, primum debes notiones fundamentales bqplot comprehendere, quas possidet:

• Squamae: Definire destinata methodo data, ut scala linearis, scala logarithmica, etc.
• marcas: Repraesentat elementa visualia in chartis, ut dispergat puncta, lineas, vectes, etc.
• Axes: Definire axem coordinatum charte.
• Interactiones: Define quomodo utentes penitus cum chart.

9.1.2 Data praeparatio

Certa notitia tua parata est et ad formas quae ab bqplot requiruntur facile converti possunt. De more, notitia in Pandas DataFrame condi potest, quae dat faciles notitias manipulationes et visualizationes.

9.1.3 Graduale migratio

1. Importare necessarias bibliothecas：

   import bqplot as bq
   import pandas as pd
   import numpy as np
   1
   2
   3

2. Create squamas et secures：

   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')
   1
   2
   3
   4

3. Create tag：

   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})
   1
   2

4. Create chart：

   fig = bq.Figure(axes=[ax_x, ax_y], marks=[scatter])
   1

5. Ostende chart：

   display(fig)
   1

9.1.4 Tractantem interactiones

bqplot praebet munera interactiva dives, quae obtineri possunt ex diversis proprietatibus disponendis. Exempli gratia, ut zoom et sartaginem muneris efficiant:

scatter.enable_move = True
scatter.enable_zoom = True
1
2

9.1.5 Consuetudinem dicendi

bqplot permittit ut stylum chartæ tuae domicilii, incluso colore, stilo, linea stilo, etc. Exempli gratia, speciem dispertire insidiarum;

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')
1

9.2 Conlationem pretium

bqplot fons aperta est propositi et communitatis membra grata sunt ut codicem, documentum et exempla conferant. Hic sunt quaedam normae conlationes ad auxilium quod incipias conferendi ad consilium bqplot.

9.2.1 erigas progressionem amet

1. Clone repositio：

   git clone https://github.com/bqplot/bqplot.git
   cd bqplot
   1
   2

2. install clientelas：

   pip install -r requirements.txt
   1

3. Install development version：

   pip install -e .
   1

9.2.2 scribens codicem

Cum codice conferente, has vias sequi placet:

• coding style: Sequere PEP VIII style dux.
• documentum: Documenta novas notas vel modificationes adde.
• test: Scribe unitas probat ut rectitudo codicis.

9.2.3 Submit PR

1. Facere ramum：

   git checkout -b my-new-feature
   1

2. Committere mutationes：

   git add .
   git commit -m "Add some feature"
   1
   2

3. dis ramus：

   git push origin my-new-feature
   1

4. Create Request excute：
   Novam petitionem excute in GitHub tuas mutationes et causam describens.

9.2.4 Communitatis Participium

• Participare disputationibus: Coniunge bqplot's Gitter chat cubiculum seu GitHub forum discussione cum aliis tincidunt communicandi.
• Referre quaestio: Si quaestiones vel cimices inveneris, rogamus de GitHub.
• Provide feedback: Provide opiniones de novis notis vel melioramentis ad auxilium project melius explicandum.

Sequentes has normas, magnum momentum conferre potes ad consilium bqplot et adiuvandum promovere interactive notitias visualizationis in communitate Pythonis.

Summarium et Outlook

10.1 Commoda et limitationes bqplot

Commodum

bqplot est secundumGrammatica Graphica Visualization systema 2D, dispositoIuppiter codicillus design. Habet sequentia commoda significantes;

1. interactivity: Unaquaeque pars bqplot est nervus interactiva, sino utentes ut facile visualizationes interactivas cum aliis Iuppiter interactiva contenta efficiant ut interfaces graphicas usores multiplices efficiant (GUIs).
2. Otium of use: Per simplicem Pythonem codicem, utentes cito creare et varias chartulas customizare possunt, quin intellegerent programmatum graphics implicatum in profundo.
3. mollitiem: varias chartarum species sustinet, in quibus chartis, pie chartis, cistae insidiae, chartis vectis, etc., ad varias notitias visualizationis necessarias occurrere.
4. Integrationem: Perfecte integrata cum ecosystem Iupytre, quod facile est ad notitias phisicorum et analystarum uti in processu analysi analysi.

limitations

Licet bqplot validam functionem et flexibilitatem praebet, etiam limitationes nonnullas habet;

1. perficientur: Pro magna-scalarum notitiarum copia, bqplot exsecutio non tam bonum esse potest quam instrumenta quaedam professionales visualizationis, praesertim cum de chartis complexis et magna copia notitiarum.
2. doctrina curvaLicet bqplot faciliter incipias, incipientibus, tamen aliquid temporis sumit ut cum suis API et interactive partes familiares fiant.
3. civitas firmamentum: Comparatus cum quibusdam bibliothecis visualizationis mature, bqplot minorem habet communitatem, quae in limitibus facultatibus provenire potest ad auxilium difficultates inveniens.

10.2 futurae progressus trends

Ut principium activum apertum incepti, bqplot's progressus futurae trends attentionem merentur:

1. Euismod ipsum: Cum technologiarum evolutione, exspectatur bqplot accepturum esse praestantes emendationes in effectu et meliori manubrio permagna notitiarum copiarum et chartarum complexarum.
2. Novus pluma integratio: Future versiones possunt inducere meliores chartae rationes et lineamenta interactiva, ut 3D visualizationis, animationis subsidium, etc.
3. civitas incrementum: Ut bqplot favoris et applicationis amplitudo ampliatur, eius communitas expectatur crescere et attrahere plures tincidunt et utentes ad participandum.
4. Crucem suggestum firmamentum: Praeter Iupytrem Comentarium, bqplot ad alia tabulata et ambitus extendi potest, ut latius patet missionum applicationis.

In summa, bqplot, ut instrumentum visualizationis interactive notitia valida, in campo notitiarum scientiarum prospectus late patet. Continua optimizatione et evolutionis lineamentis, plura possibilitates praebere perget analysi et visualizationis.