Giới thiệu về Bokeh

Trực quan hóa dữ liệu tương tác với Bokeh

George Boorman

Core Curriculum Manager, DataCamp

Bokeh là gì?

Tài liệu

Thư viện mẫu

tương tác tài chính

tài liệu

tương tác xe

Tổng quan khóa học

Chương 1: Giới thiệu về Bokeh
Chương 2: Tùy chỉnh trực quan hóa
Chương 3: Kể chuyện bằng trực quan hóa
Chương 4: Giới thiệu về tiện ích

import pandas as pd
nba = pd.read_csv("nba.csv")
print(nba.columns)

Index(['player', 'position', 'minutes', 'field_goal_perc', 'three_point_perc',
       'free_throw_perc', 'rebounds', 'assists', 'steals', 'blocks', 'points',
       'team', 'conference', 'scorer_category'],
      dtype='object')

print(nba.shape)

(424, 14)

Thiết lập figure

from bokeh.plotting import figure

from bokeh.io import output_file, show

fig = figure()

output_file(filename="empty_figure.html")

show(fig)

hình trống

Tạo biểu đồ phân tán

fig = figure(x_axis_label="Minutes Played", y_axis_label="Points Per Game")

fig.circle(x=nba["minutes"], y=nba["points"])

output_file(filename="nba_points.html")
show(fig)

biểu đồ phân tán nba

Hiển thị biểu đồ đường

fig = figure(x_axis_label="Season", y_axis_label="Points")

fig.line(x=lebron["season"], y=lebron["points"])

output_file(filename="lebron_points_per_season.html")
show(fig)

đường Lebron

Vẽ dữ liệu phân loại

positions = nba.groupby("position", as_index=False)["points"].mean()

fig = figure(x_axis_label="Position", y_axis_label="Points per Game",

             x_range=positions["position"])

fig.vbar(x=positions["position"], top=positions["points"])

output_file(filename="nba_points_by_position.html")
show(fig)

nba_theo_vị_trí

Ayo berlatih!

Trực quan hóa dữ liệu tương tác với Bokeh