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bokeh python

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Utilisateur vérifié à Pétrole et énergie
UP
Utilisateur vérifié à Pétrole et énergie
03/03/2019
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Bonne bibliothèque de visualisation

|bokeh python
Facile à apprendre et à utiliser, bon pour les graphiques interactifs de base. Permet de fournir des graphiques dans de nombreux supports (html, notebook et serveur). Bonne alternative à plotly et pygal.
Utilisateur vérifié à E-learning
UE
Utilisateur vérifié à E-learning
01/30/2019
Évaluateur validé
Source de l'avis : Invitation G2
Avis incitatif
Traduit à l'aide de l'IA

Bokeh : Excellentes visualisations interactives et simples. Presque aussi bon que plotly.

|bokeh python
J'aime qu'il soit assez facile de créer des visualisations HTML dynamiques qui ont l'air élégantes et agréables. Comme j'ai appris R avant Python pour les statistiques et les visualisations, je préfère définitivement la syntaxe de ggplot2 de R (que plotly peut ensuite facilement convertir en une version HTML avec plotly::ggplotly()). Cependant, pour le travail en Python que je fais (quand mes collègues préfèrent les notebooks Python, etc.), la capacité de bokeh est excellente ! L'API est assez cohérente à travers différents types de graphiques, ce qui est génial.
Bisma B.
BB
Bisma B.
Data Science | Analytics | Programming
01/29/2019
Évaluateur validé
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Bibliothèque Bokeh pour la visualisation

|bokeh python
La bibliothèque a beaucoup de potentiel pour créer un arc-en-ciel de visualisations. J'aime que les tableaux de bord soient interactifs.

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Qu'est-ce que 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.

Détails

Site web
pypi.org