# bokeh python Reviews **Vendor:** bokeh python **Category:** [Komponentenbibliotheken Software](https://www.g2.com/de/categories/component-libraries) **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 10 ## About bokeh python Bokeh ist eine interaktive Visualisierungsbibliothek für Python, die eine schöne und bedeutungsvolle visuelle Darstellung von Daten in modernen Webbrowsern ermöglicht. Mit Bokeh können Sie schnell und einfach interaktive Diagramme, Dashboards und Datenanwendungen erstellen. ## bokeh python Reviews ### 1. Liebe die Verwendung von Bokeh für interaktive Diagramme **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Clare S. | Research and Instrumentation Analyst, Computersoftware, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 05, 2019 **Was gefällt dir am besten bokeh python?** Ich mag, wie es mehrere vorgefertigte interaktive Plot-Vorlagen gibt, die es ermöglichen, interaktive Plots mit nur einer Codezeile zu erstellen, aber dass es auch Raum für Anpassungen darüber hinaus gibt. Es ist ziemlich einfach, mit Bokeh zu beginnen, um einfache, aber nützliche interaktive Plots und Webseiten zu erstellen. **Was gefällt Ihnen nicht? bokeh python?** Ich hatte einige Probleme, bestimmte Funktionen zum Laufen zu bringen, auf die ich schließlich einfach verzichtet habe. Es gibt eine Lernkurve, wenn man versucht, sehr individuelle Dinge zu erstellen, ohne viel Dokumentation. Es ist auch schwierig zu debuggen und erfordert das Erlernen von etwas JavaScript, was nützlich ist, aber die Lernkurve erhöht. **Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen bokeh python:** Ich würde dieses Paket den Nutzern empfehlen. **Was ist ein Problem? bokeh python Solving und wie profitieren Sie davon?** Ich benutze Bokeh, um interaktive Diagramme für mein Team bei der Arbeit zu erstellen. Wir verwenden diese, um die Gesundheit des wissenschaftlichen Instruments, an dem wir arbeiten, zu überwachen, und es ist nützlich, diese gegenüber statischen Diagrammen zu haben. Der Screenshot, den ich angehängt habe, ist Teil einer interaktiven Webseite, die ich mit Bokeh erstellt habe, die es ermöglicht, Daten von unserem Instrument aus einem bestimmten Teilset anzuzeigen und dann eine Tabelle herunterzuladen. ### 2. Datenvisualisierung leicht gemacht in Python! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Alex J. | Data Analyst, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 23, 2019 **Was gefällt dir am besten bokeh python?** Ich liebe die Bokeh-Bibliothek in Python, weil sie es mir ermöglicht, programmatisch Datenvisualisierungen für Analysearbeiten zu erstellen, auf Arten, die zuvor nicht möglich waren, wo wir langsame, umständliche Software verwendeten. **Was gefällt Ihnen nicht? bokeh python?** Ich mag es nicht, dass Bokeh Python komplett Open Source ist und keinen bezahlten Support hat. Es wäre großartig, wenn Open-Source-Produkte besseren Support hätten. **Was ist ein Problem? bokeh python Solving und wie profitieren Sie davon?** Die Probleme, die ich mit Bokeh Python löse, sind ein teamorientierter Analyse-Workflow, der skaliert. Bokeh Python tut genau das, und ich bin sehr froh sagen zu können, dass die Vorteile die anfängliche Verwirrung überwogen haben, als wir mit diesem Paket begonnen haben. ### 3. Ein Bild sagt mehr als tausend Worte, ein gutes Diagramm ist noch mehr wert. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Paolo D. | Software Developer in Test, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 17, 2019 **Was gefällt dir am besten bokeh python?** Mit Bokeh kann ich interaktive Grafiken erstellen, die meinen Leistungstestberichten eine ganz neue Dimension verleihen. Sie sehen nicht nur schön aus, sondern ermöglichen es mir, Konzepte auf interaktive Weise zu veranschaulichen, ohne verschiedene Grafiken zu erzeugen, die nur herangezoomte Versionen oder einfache Zahlen sind: Ich kann die Zahlen anzeigen, indem ich über die erzeugte Grafik fahre. **Was gefällt Ihnen nicht? bokeh python?** es hat eine Weile gedauert, bis ich die richtige Konfiguration hatte. Matplotlib funktioniert fast sofort, bokeh benötigt sehr wenig, um ein schönes Diagramm zu erstellen, aber es erfordert einiges an Arbeit, um genau das zu bekommen, was man möchte. Dies wird jedoch dadurch gerechtfertigt, dass das Endergebnis ansprechender als Matplotlib und interaktiv ist. **Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen bokeh python:** Abgesehen davon war die Installation reibungslos und die Lernkurve flach genug, um innerhalb der ersten Minuten der Nutzung mit der Erstellung von Protokollen zu beginnen. **Was ist ein Problem? bokeh python Solving und wie profitieren Sie davon?** Ich habe es geschafft, den gesamten Leistungstestprozess zu automatisieren, indem ich das alte Werkzeug, das wir verwendeten, ersetzt habe. Ich muss mich nicht mehr auf eine Black-Box-Drittanbieter verlassen, die nur bestimmte Grafiken produzierte. Ich kann die Ausgabe, die ich möchte, anpassen und sie auf eine verständlichere Weise formatieren. Darüber hinaus ist die Überprüfung einzelner Ergebnisse (über Millionen von Proben) viel einfacher. ### 4. Datenanalyse leicht gemacht in Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** John Paul S. | Rewards Live, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 20, 2019 **Was gefällt dir am besten bokeh python?** Ich mag Bokeh Python, weil es mir ermöglicht, meine Datenanalyse-Workflows zu optimieren, sodass ich verschiedene Arten von Daten einem großen Publikum besser präsentieren kann. Es macht Daten mit den verschiedenen Arten von Grafiken leichter verständlich. **Was gefällt Ihnen nicht? bokeh python?** Ich mag es nicht, dass Bokeh eine Open-Source-Bibliothek ist, die in ihrer Dokumentationsform etwas schwer zu verstehen ist, vielleicht weil sehr fortgeschrittene Personen sie geschrieben haben. **Was ist ein Problem? bokeh python Solving und wie profitieren Sie davon?** Die Probleme, die ich mit Bokeh Python löse, sind das Bedürfnis, aus analytischer Sicht anschaulich zu zeigen, was vor sich geht. Es hat das Tempo, mit dem wir arbeiten, drastisch beschleunigt. ### 5. Datenvisualisierungsbibliothek **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 04, 2019 **Was gefällt dir am besten bokeh python?** Bokeh ermöglicht es mir und meinem Team, Daten und Informationen auf eine Weise zu visualisieren, die zuvor mit den umständlichen BI-Tools, die wir früher verwendet haben, nicht möglich war. Ich glaube, was ich an Bokeh am meisten liebe, ist, wie einfach es zu installieren und zu verwenden ist, weil es Open Source ist. **Was gefällt Ihnen nicht? bokeh python?** Mit Open Source kommt das Problem mit dem Support. Es gibt nicht viel Unterstützung, abgesehen von einem Entwicklerhandbuch, das auf ihrer Website verfügbar ist, also sollten Sie besser ein Team von Ingenieuren bereit haben, um tief einzutauchen. **Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen bokeh python:** Dies ist eine großartige Bibliothek zum Testen und Verwenden. Die Dokumentation ist klar und verständlich, wenn Sie ein Entwicklungsteam haben. Alles in allem eine gute Bibliothek, um sie auszuprobieren. **Was ist ein Problem? bokeh python Solving und wie profitieren Sie davon?** Die mit Bokeh gelösten Geschäftsprobleme sind vielfältig. Die Vorteile, die ich erkannt habe, sind die Fähigkeit, Daten mit fortgeschrittenen statistischen Methoden zu visualisieren, die Werkzeuge wie Tableau und IBM Cognos einfach nicht können. ### 6. Datenwissenschaft in ihrer besten Form **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dan G. | Analyst, Technology, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 05, 2019 **Was gefällt dir am besten bokeh python?** Bokeh ist eine phänomenale Visualisierungsbibliothek in Python. Als Datenwissenschaftler suchen Sie ständig nach Möglichkeiten, Daten auf verständlichere Weise darzustellen, und Bokeh ermöglicht Ihnen genau das. **Was gefällt Ihnen nicht? bokeh python?** Ich denke, was mir an dieser Bibliothek nicht gefällt, ist die Lernkurve. Es ist nicht einfach, jede neue Funktion zu lernen, und es braucht Zeit. **Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen bokeh python:** Bokeh ist eine Bibliothek, die jedes Unternehmen lernen sollte zu nutzen und zu verstehen, damit sie ihre Datenwissenschaftskenntnisse verbessern können. **Was ist ein Problem? bokeh python Solving und wie profitieren Sie davon?** Bokeh ermöglicht es mir und unserem Team von Datenwissenschaftlern, Daten besser zu visualisieren und genau zu wissen, was mit ständig wachsenden Datensätzen vor sich geht. ### 7. Bokeh: Großartige interaktive, einfache Visualisierungen. Fast so gut wie Plotly. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in E-Learning | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 30, 2019 **Was gefällt dir am besten bokeh python?** Ich mag es, dass es relativ einfach ist, dynamische HTML-Visualisierungen zu erstellen, die schick aussehen und sich gut anfühlen. Da ich R vor Python für Statistik und Visualisierungen gelernt habe, bevorzuge ich definitiv die Syntax von R's ggplot2 (die plotly dann leicht in eine HTML-Version mit plotly::ggplotly() umwandeln kann). Für die Arbeit mit Python, die ich mache (wenn meine Kollegen Python-Notebooks bevorzugen, etc.), ist die Fähigkeit von Bokeh großartig! Die API ist ziemlich konsistent über verschiedene Plot-Typen hinweg, was großartig ist. **Was gefällt Ihnen nicht? bokeh python?** Obwohl Bokeh ziemlich stark darin ist, hübsche Slice-Visualisierungen zu erstellen, finde ich es schwieriger, Plot-Themen und -Funktionen anzupassen, verglichen mit einigen anderen Visualisierungsbibliotheken. Allerdings bin ich auch von den Standardeinstellungen eines jeden Bokeh-Plots mehr beeindruckt. **Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen bokeh python:** Statische Visualisierungen, wahrscheinlich mit Seaborn beginnen (verwenden Sie Matplotlib nicht, es sei denn, Sie wissen, was Sie tun). Dynamische Visualisierungen, lernen Sie auf jeden Fall Bokeh, vielleicht auch Plotly. **Was ist ein Problem? bokeh python Solving und wie profitieren Sie davon?** Wir verwenden typischerweise Bokeh als eine Open-Source-Methode, um schnell ein neues Datenset auf verschiedene Weise zu visualisieren, sodass wir dann eine interne URL oder eine flache HTML-Seite mit anderen Kollegen oder dem Management teilen können. Die Möglichkeit, eine HTML-Datei an eine andere Person zu senden und ihr zu ermöglichen, die Daten einfach zu erkunden, macht meinen Job viel selbstbedienender und einfacher. Ich finde es großartig, um dem Management zu ermöglichen, eigene Erkenntnisse aus Rohdaten zu gewinnen. ### 8. Bokeh-Bibliothek für Visualisierung **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Bisma B. | Data Analyst, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 29, 2019 **Was gefällt dir am besten bokeh python?** Die Bibliothek hat viel Potenzial, um ein Regenbogen von Visualisierungen zu erstellen. Ich mag, dass die Dashboards interaktiv sind. **Was gefällt Ihnen nicht? bokeh python?** Die Hilfsmittel oder Lernressourcen sind begrenzt. **Was ist ein Problem? bokeh python Solving und wie profitieren Sie davon?** Erstellen von BI-Dashboards. Vorteile sind die Anpassungsmöglichkeiten, da Bokeh mit Python verwendet wird, was es hochgradig anpassbar macht. ### 9. Gute Visualisierungsbibliothek **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Öl & Energie | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 03, 2019 **Was gefällt dir am besten bokeh python?** Einfach zu lernen und zu verwenden, gut für grundlegende interaktive Diagramme. Ermöglicht es Ihnen, Diagramme in vielen Medien bereitzustellen (HTML, Notebook und Server). Gute Alternative zu Plotly und Pygal. **Was gefällt Ihnen nicht? bokeh python?** Plotly bietet von Haus aus ein viel höheres Maß an Interaktivität als Bokeh. Bokeh hat ein Problem mit seiner Dokumentation. **Was ist ein Problem? bokeh python Solving und wie profitieren Sie davon?** Datenvisualisierung ## bokeh python Features **Funktionalität** - Sprachliche Kontingenz - Komponenten-Bibliothek - Entsperrte Komponenten **Management** - Framework-Integration - Repository-Verwaltung - Unterstützen ## Top bokeh python Alternatives - [DevExpress](https://www.g2.com/de/products/devexpress/reviews) - 4.8/5.0 (111 reviews) - [Essential Studio](https://www.g2.com/de/products/essential-studio/reviews) - 4.5/5.0 (673 reviews) - [Progress Kendo UI](https://www.g2.com/de/products/progress-kendo-ui/reviews) - 4.4/5.0 (248 reviews)