Bokeh 0.12.3rc2，Python 交互式可视化库

Bokeh 0.12.7 dev1 发布了.Bokeh (Bokeh.js) 是一个 Python 交互式可视化库,支持现代化 Web 浏览器,提供非常完美的展示功能.Bokeh 的目标是使用 D3.js 样式提供优雅,简洁新颖的图形化风格,同时提供大型数据集的高性能交互功能.Boken 可以快速的创建交互式的绘图,仪表盘和数据应用. 暂未找到更多 Bokeh 0.12.7 dev1 的更新信息,请查看更新日志和发行主页保持关注. 下载地址: Source code (zip) Source c

经过 7 个 开发测试版本和 5 个候选版本后,Bokeh 0.12.6 正式版终于发布了.该版本增加了一些重要功能并修复了几个 bug ,亮点包括: SVG 和 PNG 图像支持 Headless 和 programmatic 导出 用于显示错误估量的 annotations Band 和 Whisker 用于图像和其他"多"字形的 Fine-grained sub-element 悬停点击测试扩展到段和所有标记 修复 DataTables 的排序和选择 布局系统大面积清理和重构 改

STALLioN 是一个跨平台的C++/C++库,用于在一个代码库多平台上创建相关的CLI终端程序.它旨在提供一致的开发API来兼容多平台,使其单独的代码创建多平台的终端界面. STALLioN 主要特点: • 跨平台AP• 多功能彩色文本输出• 光标控制• 集成的字符串和数字输出• 可同时处理多个显示缓冲区,并在它们之间切换 STALLioN http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/37104.html">0.12该版本增加了一个新的功能,iowa

看完这张图是不是有点懵? 别着急,我们一起来看看后面的阐述. python可视化库可以大致分为几类: 基于matplotlib的可视化库 基于JS的可视化库 基于上述两者或其他组合功能的库 基于matplotlib的可视化库 matplotlib是python可视化库的基础.matplotlib库的设计参考了matlab,甚至连名称也是以"mat"开头. matplotlib库的一些优势:(翻译比较别扭,英文原文也附后) 设计很像Matlab,容易进行转换(Designed like

1.2 安装matplotlib.Numpy和Scipy库 Python数据可视化编程实战 本章介绍了matplotlib及其依赖的软件在Linux平台上的几种安装方法. 1.2.1 准备工作 这里假设你已经安装了Linux系统且安装好了Python(推荐使用Debian/Ubuntu或RedHat/SciLinux).在前面提到的Linux系统发行版中,Python通常是默认安装的.如果没有,使用标准的软件安装方式安装Python也是非常简便的.本书假设你安装的Python版本为2.7或以上.

2.8 交互式可视化 可视化之所以被认为是可交互的,是因为它必须满足两个标准: 人为输入:某些信息视觉呈现方面的控制必须可为人所用 响应时间:人为的改变必须及时的纳入可视化 当有大量数据进行可视化处理时,即便用现在的技术也很不容易,有时甚至不可能实现:因此,"交互式可视化"通常被应用到系统中.该系统在完成输入的几秒内就可以向用户提供反馈.很多交互式可视化系统支持一种类导航,类似于穿越物质世界的导航. 交互式的好处在于人们在较短时间内可以探索较大的信息空间.这一点可以通过一个平台得到很好

Mahotas 是一个用于Python的图像处理库.它包含了实现C++++加速的图像处理算法,主要算法是流域和域值. Mahotas 0.8该版本针对一个命名空间的重组.某些功能已经移到子模块.在扩展的重要()的错误已得到修复.添加一些新的形态的功能:打开(),关闭(),regmax()和regmin(). 软件信息:http://luispedro.org/software/mahotas 下载地址:http://pypi.python.org/packages/source/m/mahota

Mahotas是一个用于Python的图像处理库.它包含了实现C++++加速的图像处理算法,主要算法是流域和域值. Mahotas 0.7该版本scipy的依赖性已删除.添加一个插值模块.64位机和2D TAS FreeImage的错误已修复. 软件信息:http://luispedro.org/software/mahotas 下载地址:http://pypi.python.org/packages/source/m/mahotas/mahotas-0.7.tar.gz#md5=c05a01b

1.5 可视化图像 我们实现可视化是想证实我们对数据的认识.然而,如果数据不容易理解,你可能不会设计出正确的问题. 创建可视化的第一步是弄清楚需要回答的问题.换言之,该可视化的作用如何?另一个挑战是学习正确的绘图方法.下面列出一些可视化方法: 条形图和饼图 箱线图 气泡图 直方图 核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)图 线面图 网络图 散点图 树状图 小提琴图 在识别可视化应该传达信息的过程中,关注下面的问题才有意义: 要处理多少变量?我们试图画出什么样的图像