Python利用Bokeh進行資料視覺化的教學分享

2022-08-07 14:01:52

介紹

Bokeh是 Python 中的資料視覺化庫，提供高效能的互動式圖表和繪圖。Bokeh 輸出可以在筆電、html 和伺服器等各種媒體中獲得。可以在 Django 和燒瓶應用程式中嵌入散景圖。

Bokeh 為使用者提供了兩個視覺化介面：

bokeh.models：為應用程式開發人員提供高度靈活性的低階介面。

bokeh.plotting：用於建立視覺字形的高階介面。

要安裝 bokeh 包，請在終端中執行以下命令：

pip install bokeh

用於生成散景圖的資料集是從Kaggle收集的。

程式碼1.散點標記

要建立散點圓標記，使用 circle() 方法。

# 匯入模組
from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show

# 輸出到 notebook
output_notebook()

# 建立圖
p = figure(plot_width = 400, plot_height = 400)

# 新增具有大小、顏色和 alpha 的圓形渲染器
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [4, 7, 1, 6, 3],
		size = 10, color = "navy", alpha = 0.5)

# 顯示結果
show(p)

輸出：

程式碼2.單行

要建立單行，使用 line() 方法。

# 匯入模組
from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show

# 輸出到 notebook
output_notebook()

# 建立圖
p = figure(plot_width = 400, plot_height = 400)

# 新增線渲染器
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [3, 1, 2, 6, 5],
		line_width = 2, color = "green")

# 顯示結果
show(p)

輸出：

程式碼3.條形圖

條形圖用矩形條顯示分類資料。條的長度與表示的值成比例。

# 匯入必要的模組
import pandas as pd
from bokeh.charts import Bar, output_notebook, show

# 輸出到 notebook
output_notebook()

# 讀取資料框中的資料
df = pd.read_csv(r"D:/kaggle/mcdonald/menu.csv")

# 建立欄
p = Bar(df, "Category", values = "Calories",
		title = "Total Calories by Category",
						legend = "top_right")

# 顯示結果
show(p)

輸出：

程式碼4.箱線圖

箱線圖用於表示圖表上的統計資料。它有助於總結資料中存在的各種資料組的統計屬性。

# 匯入必要的模組
from bokeh.charts import BoxPlot, output_notebook, show
import pandas as pd

# 輸出到 notebook
output_notebook()

# 讀取資料框中的資料
df = pd.read_csv(r"D:/kaggle / mcdonald / menu.csv")

# 建立欄
p = BoxPlot(df, values = "Protein", label = "Category",
			color = "yellow", title = "Protein Summary (grouped by category)",
			legend = "top_right")

# 顯示結果
show(p)

輸出：

程式碼5.直方圖

直方圖用於表示數值資料的分佈。直方圖中矩形的高度與類間隔中值的頻率成正比。

# 匯入必要的模組
from bokeh.charts import Histogram, output_notebook, show
import pandas as pd

# 輸出到 notebook
output_notebook()

# 讀取資料框中的資料
df = pd.read_csv(r"D:/kaggle / mcdonald / menu.csv")

# 建立直方圖
p = Histogram(df, values = "Total Fat",
			title = "Total Fat Distribution",
			color = "navy")

# 顯示結果
show(p)

輸出：

程式碼6.散點圖

散點圖用於繪製資料集中兩個變數的值。它有助於找到所選的兩個變數之間的相關性。

# 匯入必要的模組
from bokeh.charts import Scatter, output_notebook, show
import pandas as pd

# 輸出到 notebook
output_notebook()

# 讀取資料框中的資料
df = pd.read_csv(r"D:/kaggle / mcdonald / menu.csv")

# 建立散點圖
p = Scatter(df, x = "Carbohydrates", y = "Saturated Fat",
			title = "Saturated Fat vs Carbohydrates",
			xlabel = "Carbohydrates", ylabel = "Saturated Fat",
			color = "orange")

# 顯示結果
show(p)

輸出：

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目錄

介紹

程式碼1.散點標記

程式碼2.單行

程式碼3.條形圖

程式碼4.箱線圖

程式碼5.直方圖

程式碼6.散點圖

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