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本文研究的主要是python可视化包Bokeh的相关内容,具体如下。
问题:需要把pandas的数据绘图并通过网页显示,matplotlib需要先保存图像,不合适。
解决:在网上搜了一下,找到一篇介绍文章 python可视化工具概述,其中介绍了几个python包,总结如下:
- Pandas对于简单绘图,可以随手用,但你需要学习定制matplotlib。
- Seaborn可以支持更多复杂的可视化方式,但仍然需要matplotlib知识,上色功能是个亮点。
- ggplot有很多功能,但还需要发展。
- bokeh是一个有效的工具,如果你想建立一个可视化的服务器,这几乎是杀鸡用牛刀的事情。
- pygal独立运行,可用来生成交互的svg图表和png文件。它没有基于matploglib的方案那样灵活。
- Plotly可生成大多数可交互图表。你可以保存为离线文件,然后建立丰富的基于web的可视化。
- 感觉Bokeh比较合适,就认真研究了一下,找到一篇简单介绍Bokeh使用的文章 交互式数据可视化,在Python中用Bokeh实现,Bokeh可以直接跟Jinja2集成,将生成的图像在网页中直接显示,正满足需求。大体流程如下:
1、生成图像
p = figure(title = code, plot_width=1024, plot_height=600, x_axis_type='datetime') p.line(x=trd_df['date'], y=trd_df['close']) script, div = components(p)
2、在flask中传递参数
return render_template('show_stock.html', bk_js = bokeh.resources.INLINE.render_js(), bk_css = bokeh.resources.INLINE.render_css(), p_script = script, div = p_div)
3、在html中调用显示
<!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset='utf-8' /> <meta http-equiv='content-type' content='text/html; charset=utf-8' /> <title>Embed Demo</title> {{ js_resources|indent(4)|safe }} {{ css_resources|indent(4)|safe }} {{ p_script|indent(4)|safe }} </head> <body> {{ p_div|indent(4)|safe }} </body> </html>
总结
以上就是本文关于浅谈python可视化包Bokeh的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年10月08日
2024年10月08日
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