# bokeh python Reviews **Vendor:** bokeh python **Category:** [Bibliotecas de Componentes de Software](https://www.g2.com/es/categories/component-libraries) **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 10 ## About bokeh python Bokeh es una biblioteca de visualización interactiva para Python que permite una presentación visual hermosa y significativa de datos en navegadores web modernos. Con Bokeh, puedes crear rápidamente gráficos interactivos, paneles de control y aplicaciones de datos. ## bokeh python Reviews ### 1. Amor por usar bokeh para gráficos interactivos. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Clare S. | Research and Instrumentation Analyst, Software de Computadora, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** March 05, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de bokeh python?** Me gusta cómo hay varias plantillas de gráficos interactivos predefinidas que te permiten generar gráficos interactivos con una sola línea de código, pero que también hay espacio para la personalización más allá de eso. Es bastante fácil comenzar con bokeh para hacer gráficos interactivos simples pero útiles y páginas web. **¿Qué es lo que no le gusta de bokeh python?** He tenido algunos problemas para hacer que ciertas funciones funcionen y al final he terminado por rendirme. Hay una curva de aprendizaje al intentar hacer cosas muy personalizadas, sin mucha documentación. También es difícil de depurar y requiere aprender algo de JavaScript, lo cual es útil pero aumenta la curva de aprendizaje. **Recomendaciones a otros que estén considerando bokeh python:** Recomendaría este paquete a los usuarios. **¿Qué problemas resuelve bokeh python y cómo le beneficia eso?** Utilizo Bokeh para hacer gráficos interactivos para que mi equipo en el trabajo los use. Usamos estos para monitorear la salud del instrumento científico en el que trabajamos y es útil tener estos en lugar de gráficos estáticos. La captura de pantalla que adjunté es parte de una página web interactiva que hice con Bokeh que permite filtrar datos de nuestro instrumento de un subconjunto específico para mostrar, y luego descargar una tabla. ### 2. Visualización de datos en Python para análisis avanzado **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dorian N. | Data Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 28, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de bokeh python?** Me gusta el paquete de Python bokeh porque me permite visualizar datos de maneras que antes eran inalcanzables. Este paquete me permite impulsar el análisis de una manera que impresiona a mi equipo. Realmente ha cambiado la forma en que hacemos ingeniería de datos en nuestro equipo. **¿Qué es lo que no le gusta de bokeh python?** No me gusta este paquete porque a veces es algo difícil de usar, la documentación no es la mejor y a veces es poco clara. Este paquete definitivamente necesita una mejor documentación escrita y compartida. **¿Qué problemas resuelve bokeh python y cómo le beneficia eso?** Los problemas que estoy resolviendo con este paquete son mejorar y actualizar nuestros métodos de realizar análisis de varios conjuntos de datos financieros. Soy el pionero en el equipo que busca soluciones que puedan reemplazar nuestras soluciones a nivel empresarial que tenemos implementadas con herramientas de código abierto que sean igual de buenas. ### 3. ¡Visualización de datos simplificada en Python! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Alex J. | Data Analyst, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** July 23, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de bokeh python?** Me encanta la biblioteca bokeh en python porque me permite crear visualizaciones de datos de manera programática para el trabajo analítico de formas que antes no eran posibles, donde usábamos software lento y torpe. **¿Qué es lo que no le gusta de bokeh python?** No me gusta que Bokeh Python sea completamente de código abierto y no tenga soporte de pago. Sería genial si los productos de código abierto tuvieran mejor soporte. **¿Qué problemas resuelve bokeh python y cómo le beneficia eso?** Los problemas que estoy resolviendo con Bokeh Python son un flujo de trabajo analítico orientado al equipo que escala. Bokeh Python hace exactamente eso y estoy muy contento de decir que los beneficios superaron la confusión inicial cuando comenzamos con este paquete. ### 4. Una imagen vale más que mil palabras, un buen gráfico vale aún más. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Paolo D. | Software Developer in Test, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 17, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de bokeh python?** Con Bokeh, puedo crear gráficos interactivos que dieron una dimensión completamente nueva a mis informes de pruebas de rendimiento. No solo se ven hermosos, sino que me permiten ilustrar conceptos de manera interactiva, sin generar diferentes gráficos que son solo versiones ampliadas o números simples: puedo mostrar los números al pasar el cursor sobre el gráfico generado. **¿Qué es lo que no le gusta de bokeh python?** me tomó un tiempo obtener la configuración correcta. Matplotlib funciona casi de inmediato, bokeh requiere muy poco para producir un buen gráfico, pero bastante trabajo para obtener exactamente lo que deseas. De todos modos, esto se justifica por el hecho de que el resultado final es más cautivador que Matplotlib e interactivo. **Recomendaciones a otros que estén considerando bokeh python:** Cuidado con la dependencia de NumPy: podría ser complicado de instalar en algunos sistemas operativos. Aparte de esto, la instalación fue fluida y la curva de aprendizaje lo suficientemente suave como para comenzar a producir registros en los primeros minutos de uso. **¿Qué problemas resuelve bokeh python y cómo le beneficia eso?** Logré automatizar todo el proceso de pruebas de rendimiento al reemplazar la herramienta antigua que estábamos usando. Ya no necesito depender de una caja negra de terceros, que solo producía ciertos gráficos, puedo personalizar la salida que quiero y formatearlos de una manera más comprensible. Además, la inspección de resultados individuales (sobre millones de muestras) es mucho más fácil. ### 5. Análisis de datos simplificado en Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** John Paul S. | Rewards Live, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** July 20, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de bokeh python?** Me gusta Bokeh Python porque me permite optimizar mis flujos de trabajo de análisis de datos para poder mostrar mejor diferentes tipos de datos a una gran audiencia. Hace que los datos sean más fáciles de entender con los diversos tipos de gráficos. **¿Qué es lo que no le gusta de bokeh python?** No me gusta que Bokeh sea una biblioteca de código abierto que es algo difícil de entender en su forma de documentación, quizás porque personas muy avanzadas la escribieron. **¿Qué problemas resuelve bokeh python y cómo le beneficia eso?** Los problemas que estoy resolviendo con Bokeh Python son la necesidad de mostrar de manera ilustrativa lo que está sucediendo desde una perspectiva analítica. Ha acelerado drásticamente el ritmo al que trabajamos. ### 6. Biblioteca de visualización de datos **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** March 04, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de bokeh python?** Bokeh me permite a mí y a mi equipo visualizar datos e información de una manera que antes no era posible con las herramientas de BI torpes que solíamos usar. Creo que lo que más me gusta de Bokeh es lo fácil que es de instalar y usar porque es de código abierto. **¿Qué es lo que no le gusta de bokeh python?** Con el código abierto viene el problema del soporte. No hay mucho soporte disponible además de una guía para desarrolladores que está disponible en su sitio web, así que es mejor tener un equipo de ingenieros listo para profundizar. **Recomendaciones a otros que estén considerando bokeh python:** Esta es una gran biblioteca para probar y usar. La documentación es clara y comprensible si tienes un equipo de desarrollo. En general, buena biblioteca para probar. **¿Qué problemas resuelve bokeh python y cómo le beneficia eso?** Los problemas empresariales resueltos con Bokeh son variados. Los beneficios que he percibido son la capacidad de visualizar datos utilizando métodos estadísticos avanzados que herramientas como Tableau e IBM Cognos simplemente no pueden. ### 7. La ciencia de datos en su máxima expresión. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dan G. | Analyst, Technology, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** March 05, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de bokeh python?** Bokeh es una biblioteca de visualización fenomenal en Python. Como científico de datos, estás constantemente buscando formas de expresar datos de manera más comprensible y Bokeh te permite hacer precisamente eso. **¿Qué es lo que no le gusta de bokeh python?** Creo que lo que no me gusta de esta biblioteca es la curva de aprendizaje. No es fácil aprender cada nueva función y lleva tiempo. **Recomendaciones a otros que estén considerando bokeh python:** Bokeh es una biblioteca que cada empresa debería aprender a usar y esforzarse por entender para poder mejorar sus habilidades en ciencia de datos. **¿Qué problemas resuelve bokeh python y cómo le beneficia eso?** Bokeh me permite a mí y a nuestro equipo de científicos de datos visualizar mejor los datos y saber exactamente qué está sucediendo con conjuntos de datos en constante crecimiento. ### 8. Bokeh: Grandes visualizaciones interactivas y simples. Casi tan buenas como plotly. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en E-Learning | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 30, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de bokeh python?** Me gusta que sea bastante fácil crear visualizaciones dinámicas en HTML que se vean elegantes y se sientan bien. Dado que aprendí R antes que Python para estadísticas y visualizaciones, definitivamente prefiero la sintaxis de ggplot2 de R (que plotly puede convertir fácilmente a una versión HTML con plotly::ggplotly()). Sin embargo, para el trabajo en Python que hago (cuando mis compañeros prefieren cuadernos de Python, etc.), ¡la capacidad de bokeh es genial! La API es bastante consistente en diferentes tipos de gráficos, lo cual es excelente. **¿Qué es lo que no le gusta de bokeh python?** Aunque Bokeh es bastante fuerte para crear visualizaciones atractivas, encuentro más difícil personalizar los temas y características de los gráficos en comparación con algunas otras bibliotecas de visualización. Sin embargo, también me impresiona más la configuración predeterminada de cualquier gráfico de Bokeh. **Recomendaciones a otros que estén considerando bokeh python:** Visualizaciones estáticas, probablemente comienza con seaborn (no uses matplotlib a menos que sepas lo que estás haciendo). Visualizaciones dinámicas, definitivamente aprende bokeh, tal vez también plotly. **¿Qué problemas resuelve bokeh python y cómo le beneficia eso?** Normalmente usamos Bokeh como una forma de código abierto para visualizar rápidamente un nuevo conjunto de datos de varias maneras, de modo que luego podamos compartir una URL interna o una página HTML plana con otros compañeros de trabajo o la gerencia. La capacidad de enviar un archivo HTML a otra persona y permitirle explorar los datos fácilmente hace que mi trabajo sea mucho más autosuficiente y sencillo. Lo encuentro excelente para permitir que la gerencia encuentre sus propios insights a partir de datos en bruto. ### 9. Biblioteca Bokeh para visualización **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Bisma B. | Data Analyst, Tecnología de la información y servicios, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 29, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de bokeh python?** La biblioteca tiene mucho potencial para crear un arcoíris de visualizaciones. Me gusta que los paneles de control sean interactivos. **¿Qué es lo que no le gusta de bokeh python?** Los recursos de ayuda o recursos de aprendizaje son limitados. **¿Qué problemas resuelve bokeh python y cómo le beneficia eso?** Los beneficios son la personalización porque Bokeh se utiliza con Python, lo que lo hace altamente personalizable. ### 10. Buena biblioteca de visualización **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Petróleo y energía | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** March 03, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de bokeh python?** Fácil de aprender y usar, bueno para gráficos interactivos básicos. Te permite proporcionar gráficos en muchos medios (html, cuaderno y servidor). Buena alternativa a plotly y pygal. **¿Qué es lo que no le gusta de bokeh python?** Plotly ofrece un nivel mucho mayor de interactividad que Bokeh desde el principio. Bokeh tiene un problema con su documentación. **¿Qué problemas resuelve bokeh python y cómo le beneficia eso?** Visualización de datos - [View bokeh python pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/es/products/bokeh-python/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-02+00%3A01%3A53+-0500&secure%5Bsession_id%5D=fc1db4c5-f56e-4be2-b150-b64242642775&secure%5Btoken%5D=429f4db2359c88479015b22e101b560f96393de8af416ce2b5b85eba21b4d39b&format=llm_user) ## bokeh python Features **Funcionalidad** - Contingencia lingüística - Biblioteca de componentes - Componentes desbloqueados **Gestión** - Integración del marco - Gestión de repositorios - Apoyo ## Top bokeh python Alternatives - [DevExpress](https://www.g2.com/es/products/devexpress/reviews) - 4.8/5.0 (112 reviews) - [Essential Studio](https://www.g2.com/es/products/essential-studio/reviews) - 4.5/5.0 (706 reviews) - [Progress Kendo UI](https://www.g2.com/es/products/progress-kendo-ui/reviews) - 4.4/5.0 (248 reviews)