- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏机器学习与统计学
一个很高级的、交互式Python可视化库，附示例代码
HvPlot 简介 HvPlot 是基于 HoloViews 的高层抽象绘图库，但它提供了更为直接和方便的API，使得创建复杂的交互式图表变得简单快捷。 安装 HvPlot 在开始之前，需要安装 HvPlot，可以使用 pip 来安装： pip install hvplot 使用示例 让我们通过几个简单的例子来展示 HvPlot 的基本用法。 示例 1：简单的线图 假设我们有一些时间序列数据，我们想要画出它的线图： import hvplot.pandas # 导入 hvplot 的 pandas 接口 import pandas as pd 下面是一个使用 HvPlot 进行动态交叉筛选的示例： 我们将使用汽车数据集，展示如何利用 HvPlot 进行动态交叉筛选。 这只是 HvPlot 功能的冰山一角。HvPlot 结合其他库，如 Panel、Datashader 和 GeoViews，可以实现更加复杂和强大的数据可视化。
1.4K10编辑于 2024-01-04 - 来自专栏AI篮球与生活
【原创佳作】太炫酷了，这里有一个用于制作数据面板大屏的Python模块
当中用于绘制图表的模块，相信大家用的最多的便是matplotlib和seabron，除此之外还有一些用于动态交互的例如Plotly模块和Pyecharts模块，今天小编再为大家来推荐两个用于制作可视化大屏的库，分别叫做hvPlot 以及Panel，在本篇教程当中，小编依次会为大家分享 用pandas以及hvPlot结合生成具有交互性的图表 用Panel模块生成小的组件，配合图表进行使用 制作一个数据可视化大屏来更好地呈现数据 pandas +hvPlot绘制图表 我们首先导入一些要用到的模块以及用pandas来读取数据集，代码如下 # To handle data import numpy as np import pandas as pd # To make visualizations import hvplot.pandas import panel as pn; pn.extension() from panel.template '); output 代码中的kind参数对应的是图表的类型，X参数代表的是X轴上面的所要要用到的数据，同理，我们还指定了标题、图表的颜色等等参数，那么要是我们希望pandas在绘制图表的时候是以hvPlot
66010编辑于 2022-06-08 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
使用 Panel 和 hvPlot 可视化 ⛵
图片本文讲解使用Panel、hvPlot等工具库，简单快速地制作可交互的数据仪表板，对180万起野火数据进行空间可视化，更直观地对起火原因、火势大小、持续时长进行单维或多维分析。 实战数据集下载（百度网盘）：公✦众✦号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [28]基于Panel和hvPlot的可视化交互看板实战案例 『美国野火 FPA_FOD_20170508 借助 hvPlot 可以很容易完成（它利用 Datashader 来栅格化我们的 180 万个点，使得它们更易于渲染）。 Seaborn 等就可以快速完成，当我们需要一个交互式探索分析工具时，使用hvPlot 和 Panel 是一个非常棒的选择。 参考资料 panel 文档：https://panel.holoviz.org/ hvPlot 文档：https://hvplot.holoviz.org/ holoviz 文档：https://holoviz.org
1.4K71编辑于 2022-11-22 - 来自专栏AI篮球与生活
可视化实战，Python绘制出来的数据大屏真的太惊艳了！！
from holoviews.element.tiles import EsriImagery from datashader.utils import lnglat_to_meters import hvplot.pandas 将历年发生的火灾都做一个汇总，代码如下 map_tiles = EsriImagery().opts(alpha=0.5, width=700, height=480, bgcolor='black') plot = df.hvplot # 绘制地图 def plot_map(year_1): year_df = df[df['FIRE_YEAR'] == year_1].copy() plot = year_df.hvplot FIRE_SIZE_CLASS').size(), columns=['Count']) count_df['Fire Class'] = count_df.index return count_df.hvplot.bar columns=['Count']).sort_values('Count') caused_df['Cause'] = caused_df.index return caused_df.hvplot.barh
1.1K20编辑于 2023-03-01 - 来自专栏气象杂货铺
NCAR放弃PyNGL后又入新坑？
m pip install git+https://github.com/NCAR/xwrf.git 在官方说明以及示例中可以看到 xwrf 可以更方便的进行批量处理，并且可以和交互式可视化库（比如hvplot 示例 以下是官方提供的简单示例，可以进行批量处理并且进行交互式可视化： import glob import holoviews as hv import hvplot import hvplot.xarray ds_to_plot['plev'] = plevs / 100 ds_to_plot['plev'].attrs['units'] = 'hPa' 重命名及处理后Dataset 最后可以结合 hvplot 进行交互式绘图： plot = ds_to_plot.hvplot.quadmesh( x='XLONG_M', y='XLAT_M', z=['TT', 'RH'],
1.1K20编辑于 2022-09-23 - 来自专栏DeepHub IMBA
用于AB测试的减少方差方法总结和对比
import pandas as pd import numpy as np import hvplot.pandas from scipy.stats import pearsonr from scipy.optimize (label='Stratification') * pd.DataFrame(meandiff_lst).hvplot.kde(label='Original') ) CUPED CUPED ('y', by='group', xlim = [-5,5], color=['#F9a4ba', '#f8e5ad']) + df.hvplot.kde('y_cuped', by='group (label='CUPED') * pd.DataFrame(meandiff_lst).hvplot.kde(label='Original') 利弊 CUPED超级容易使用和实现。 (label='Variance Weighted Estimator') * pd.DataFrame(meandiff_lst).hvplot.kde(label='Original')
4K43发布于 2021-10-09 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
Python中最好用的6个地图可视化库
1.PyViz/HoloViz(Geoviews, Datashader, HvPlot) Holoviz维护的几个库有用你可能需要的所有数据可视化功能，涵盖了仪表盘和交互式可视化。 图2 除此之外，PyViz生态中还提供了其他的用于处理地理空间数据的库，譬如HvPlot、Datashader等，以及用于制作仪表盘app的Panel库。
2.6K20发布于 2021-02-22 - 来自专栏Python大数据分析
Python中最好用的6个地图可视化库
1.PyViz/HoloViz(Geoviews, Datashader, HvPlot) Holoviz维护的几个库有用你可能需要的所有数据可视化功能，涵盖了仪表盘和交互式可视化。 tools=['hover'], width=600, projection=crs.Robinson() ) 图2 除此之外，PyViz生态中还提供了其他的用于处理地理空间数据的库，譬如HvPlot
2.8K40编辑于 2022-04-03 - 来自专栏renhailab数据分析
GPS追踪还原罐车轨迹，食品安全问题再现！
我们已经将车辆编号为 22223 的轨迹从“点”数据变为“线”，接下来可视化： hvplot_defaults = {'tiles':'CartoLight', 'frame_height':400, 'frame_width':700, 'cmap':'Viridis', 'colorbar':True} tc.hvplot(title=str(tc), line_width=5, **hvplot_defaults
49410编辑于 2024-07-19 - 来自专栏DeepHub IMBA
7个有用的Pandas显示选项
Pandas为我们提供了一系列可以使用的绘图库: matplotlib hvplot >= 0.5.1 holoviews pandas_bokeh plotly >= 4.8 altair 要更改当前的默认绘图库 pd.options.plotting.backend = "hvplot" 这样就使用.plot方法创建plot时就会调用设置的库 df.plot(kind='scatter', x='1', y=
2.2K40编辑于 2023-02-01 - 来自专栏DeepHub IMBA
10种常见的回归算法总结和介绍
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import hvplot.pandas batch_size=1, epochs=100) pd.DataFrame({'True Values': y_test, 'Predicted Values': pred}).hvplot.scatter (x='True Values', y='Predicted Values') pd.DataFrame(r.history) pd.DataFrame(r.history).hvplot.line
1.5K30编辑于 2022-11-11 - 来自专栏气象杂货铺
地球科学领域Python工具合集
interactive web apps and dashboards by connecting user-defined widgets to plots, images, tables, or text hvPlot
1.9K22编辑于 2022-09-23 - 来自专栏大大的小数据
GPT4做数据分析时间序列预测之四相当棒2023.5.25
8. hvPlot - 基于HoloViews和Plotly,提供简洁打印式API,可以求各种动态/交互图表。 9. 等等 这些库各有特点,主要可以分为: 静态图库:Matplotlib, Seaborn, Plotnine, Pygal等 - 适用于生成图片 动态图库:Plotly, Bokeh, Altair, hvPlot
91320编辑于 2023-08-16 - 来自专栏华章科技
首次公开，用了三年的 pandas 速查表！
i in zip([i.strftime('%Y-%m-%d') for i in s.index.to_list()], s.to_list())] # 和 plot 用法一样 https://hvplot.pyviz.org /user_guide/Plotting.html import hvplot.pandas # 打印 Sqlite 建表语句 print(pd.io.sql.get_schema(fdf, 'table_name
8.5K10编辑于 2022-04-14
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号