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bokeh python

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4.2 de 5 estrellas
10 reseñas
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Calificación promedio de estrellas
4.2
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bokeh python Reseñas

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Usuario verificado en Petróleo y energía
UP
Usuario verificado en Petróleo y energía
03/03/2019
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA

Buena biblioteca de visualización

|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.
Usuario verificado en E-Learning
UE
Usuario verificado en E-Learning
01/30/2019
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA

Bokeh: Grandes visualizaciones interactivas y simples. Casi tan buenas como plotly.

|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.
Bisma B.
BB
Bisma B.
Data Science | Analytics | Programming
01/29/2019
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA

Biblioteca Bokeh para visualización

|bokeh python
La biblioteca tiene mucho potencial para crear un arcoíris de visualizaciones. Me gusta que los paneles de control sean interactivos.

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¿Qué es bokeh python?

Bokeh is an interactive visualization library in Python designed to enable the creation of sophisticated and interactive plots and dashboards. It provides an accessible way for developers to create visual presentations that can be easily embedded into web-based applications. Bokeh focuses on providing high-performance visualizations by converting data into a JavaScript format that allows for seamless interaction and dynamic updates in the browser. It supports a wide range of chart types and layouts, and it integrates well with popular data analysis tools such as Pandas and Jupyter Notebooks.

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Sitio web
pypi.org