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Python Bokeh 教學 | 創建互動式圖表、複數圖表與網格布局

#AI 工具
2025-09-11 19:534 分鐘 閱讀

內容介紹

這段視頻涵蓋了互動庫在數據可視化中的使用，重點介紹了「bouquet」和「plotly」在Python中創建互動圖的能力。它討論了靜態繪圖庫（如Matplotlib和Seaborn）的局限性，並介紹了允許用戶操作圖形的互動功能，包括設置維度、標題、標籤、標記和顏色。這個教學提供了生成各種圖形的範例，包括折線圖和散點圖，並關注自定義選項，如圖例和標記形狀。它還提到了在Jupyter筆記本中嵌入圖形的方式，並概述了創建多個圖形網格的過程，突顯了交互在視覺數據表示中的好處。視頻最後承諾在未來的課程中將介紹更多進階主題，包括三維繪圖。

關鍵信息

  • 這段影片討論了 `matplotlib` 和 `seaborn` 庫在創建靜態圖形方面的使用，並強調了它們在互動性方面的限制。
  • 互動式繪圖庫如 `bouquet` 和 `plotly` 提供了使用者可以與其圖表互動的功能。
  • 這段影片介紹了 `bouquet` 並透過示範展示了其互動繪圖功能。
  • 文章強調，一旦使用靜態庫創建圖形，用戶就無法與之互動，而 `bouquet` 允許進行互動式繪圖。
  • 視頻過渡到展示如何設置互動式圖表，包括如何定義圖表的尺寸、標題和標記。
  • 多個互動圖可以在同一個筆記本中結合和管理，增強數據視覺化體驗。
  • 有不同的顯示圖表的模式，例如在單獨的文件中或嵌入在筆記本中。
  • 這段視頻還將`bouquet`與`plotly`進行對比，後者被突顯為另一個用於互動三維繪圖的庫。

時間軸分析

內容關鍵字

Matplotlib 和 Seaborn

Matplotlib 和 Seaborn 都是靜態繪圖庫，廣泛用於創建圖表。 一旦創建了圖表，用戶無法與其互動，但有許多互動式庫可供選擇。

互動圖書館

互動式庫如 Bokeh 和 Plotly 允許用戶創建互動圖表，這些圖形可以被繪製和操控。這增強了用戶的參與感和數據分析能力。

Bokeh（虛化）

Bokeh 被介紹為一個互動式繪圖庫。 演講者示範了如何使用 Bokeh 在 Jupyter Notebook 中設置一個圖表，顯示了特定的導入和基本配置代碼。

圖表自訂化

這段視頻討論了自訂圖表，包括設定標題、尺寸和標記類型。它還強調了與定義的參數相關的互動和調整。

網格圖

Bokeh中的網格圖特性允許將多個子圖按照網格格式排列，使用戶能夠同時與多個圖表互動。

3D繪圖

討論轉向三維繪圖，講者指出這種繪圖中互動功能的必要性，特別是在跨維度的數據操作上。

Plotly 是一個用於創建互動式數據可視化的開源圖表庫。

Plotly被介紹為一個促進互動式3D繪圖的庫。 講者暗示未來的視頻中將探索這個庫，以解決Bokeh在3D視覺化方面的限制。

相關問題與答案

這門課程的重點是什麼？

這門課程專注於互動性圖書館，以創建視覺圖形和數據可視化。

Matplotlib 和 Seaborn 是什麼？

Matplotlib 和 Seaborn 是用於數據視覺化中的靜態圖形的庫。

我們可以與使用 Matplotlib 或 Seaborn 創建的圖形互動嗎？

不，使用 Matplotlib 或 Seaborn 創建的圖表是靜態的，並不允許互動。

請問課程中提到哪些互動式庫？

課程提到 Bokeh 和 Plotly 作為互動式庫。

Bokeh 是用於什麼的？

Bokeh 用於創建可以嵌入 Jupyter 筆記本的互動式圖表。

要在Jupyter筆記本中設置Bokeh，您可以按照以下步驟進行：1. 首先，確保您已經安裝了Bokeh庫。如果尚未安裝，可以通過運行以下命令來安裝： ```bash pip install bokeh ```2. 然後，在Jupyter筆記本中，您需要導入Bokeh以及必要的模塊。例如： ```python from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.io import output_notebook ```3. 接下來，請設置Bokeh的輸出，以便在Jupyter筆記本中顯示圖形。您可以使用`output_notebook()`函數來實現： ```python output_notebook() ```4. 現在，您可以創建Bokeh圖形並顯示。下面是一個簡單的示例，用於創建並顯示一個散點圖： ```python p = figure(title="散點圖範例", x_axis_label='X', y_axis_label='Y') p.scatter([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=10, color="navy", alpha=0.5) show(p) ```5. 最後，運行這些代碼行，您應該能夠在Jupyter筆記本中看到您的Bokeh圖形。這樣，您就成功在Jupyter筆記本中設置了Bokeh並創建了圖形。

您需要導入 Bokeh 庫，例如 figure 和 output_file，然後設置輸出為筆記本。

在Bokeh中，可以為圖表設置哪些屬性？

您可以設定屬性，例如圖表寬度、高度、標題、軸標籤和圖例。

如何在 Bokeh 中創建互動式圖表？

您可以通過定義圖形並添加各種具體風格和數據的渲染函數來創建互動式圖表。

Bokeh 提供了哪些三維繪圖的功能？

Bokeh 提供了 3D 繪圖的功能，儘管在直接互動訪問方面可能會有一些限制或挑戰。

Plotly是用來做什麼的？

Plotly 用於創建互動式三維圖。

在Bokeh中，交互式三維圖形面臨的一些挑戰是什麼？

在 Bokeh 中，互動式三維繪圖可能不那麼直觀，通常需要像 Plotly 這樣的替代庫。

在 Bokeh 中，您可以使用互動式圖表做什麼？

通過互動式圖表，您可以放大、重設、設置標題並與各個組件互動。

在Bokeh中，什麼是網格圖？

網格圖允許將多個圖表以網格佈局組織，提供了一種將多個數據集一起可視化的方法。

下一段影片將涵蓋什麼內容？

下一個視頻將涵蓋更多使用網格圖的範例，並可能介紹 Plotly 進行 3D 可視化。

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