# bokeh python Reviews **Vendor:** bokeh python **Category:** [Software di librerie di componenti](https://www.g2.com/it/categories/component-libraries) **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 10 ## About bokeh python Bokeh è una libreria di visualizzazione interattiva per Python che consente una presentazione visiva dei dati bella e significativa nei moderni browser web. Con Bokeh, puoi creare rapidamente e facilmente grafici interattivi, dashboard e applicazioni di dati. ## bokeh python Reviews ### 1. Adoro usare bokeh per grafici interattivi **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Clare S. | Research and Instrumentation Analyst, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** March 05, 2019 **Cosa Le piace di più di bokeh python?** Mi piace come ci siano diversi modelli di grafici interattivi predefiniti che ti permettono di generare grafici interattivi con una sola riga di codice, ma che ci sia anche spazio per la personalizzazione oltre a questo. È abbastanza facile iniziare con Bokeh per creare grafici interattivi semplici ma utili e pagine web. **Cosa non Le piace di bokeh python?** Ho avuto alcuni problemi a far funzionare certe funzionalità su cui alla fine ho rinunciato. C'è una curva di apprendimento quando si cerca di creare cose molto personalizzate, senza molta documentazione. È anche difficile fare il debug e richiede di imparare un po' di javascript, che è utile ma aumenta la curva di apprendimento. **Raccomandazioni per chi sta considerando bokeh python:** Consiglierei questo pacchetto agli utenti. **Quali problemi sta risolvendo bokeh python e in che modo La sta aiutando?** Uso Bokeh per creare grafici interattivi che il mio team può utilizzare al lavoro. Li usiamo per monitorare lo stato di salute dello strumento scientifico su cui lavoriamo ed è utile avere questi grafici rispetto a quelli statici. Lo screenshot che ho allegato fa parte di una pagina web interattiva che ho creato con Bokeh, che ti permette di filtrare i dati del nostro strumento da un sottoinsieme specifico da visualizzare, e poi di scaricare una tabella. ### 2. Visualizzazione dei dati in Python per analisi avanzate **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dorian N. | Data Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** June 28, 2019 **Cosa Le piace di più di bokeh python?** Mi piace il pacchetto Python bokeh perché mi permette di visualizzare i dati in modi prima irraggiungibili. Questo pacchetto mi consente di guidare l'analisi in un modo che impressiona il mio team. Ha davvero cambiato il modo in cui facciamo ingegneria dei dati nel nostro team. **Cosa non Le piace di bokeh python?** Non mi piace questo pacchetto perché a volte è un po' difficile da usare, la documentazione non è delle migliori e a volte è poco chiara. Questo pacchetto ha sicuramente bisogno di una documentazione migliore, scritta e condivisa. **Quali problemi sta risolvendo bokeh python e in che modo La sta aiutando?** I problemi che sto risolvendo con questo pacchetto riguardano il miglioramento e l'aggiornamento dei nostri metodi di analisi di vari dataset finanziari. Sono il pioniere del team alla ricerca di soluzioni che possano sostituire le nostre soluzioni a livello aziendale con strumenti open source altrettanto validi. ### 3. Un'immagine vale più di mille parole, un buon grafico vale ancora di più **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Paolo D. | Software Developer in Test, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 17, 2019 **Cosa Le piace di più di bokeh python?** Con Bokeh, posso creare grafici interattivi che hanno dato una dimensione completamente nuova ai miei report di test delle prestazioni. Non solo sono belli da vedere, ma mi permettono di illustrare concetti in modo interattivo, senza generare grafici diversi che sono solo versioni ingrandite o semplici numeri: posso mostrare i numeri passando il mouse sopra il grafico generato. **Cosa non Le piace di bokeh python?** mi ci è voluto un po' per ottenere la configurazione giusta. Matplotlib funziona quasi subito, bokeh richiede molto poco per produrre un bel grafico, ma ci vuole un bel po' di lavoro per ottenere esattamente ciò che si desidera. Comunque, questo è giustificato dal fatto che il risultato finale è più accattivante di Matplotlib e interattivo. **Raccomandazioni per chi sta considerando bokeh python:** Fai attenzione alla dipendenza da NumPy: potrebbe essere difficile da installare su alcuni sistemi operativi. A parte questo, l'installazione è stata semplice e la curva di apprendimento abbastanza lieve da iniziare a produrre log nei primi minuti di utilizzo. **Quali problemi sta risolvendo bokeh python e in che modo La sta aiutando?** Sono riuscito ad automatizzare l'intero processo di test delle prestazioni sostituendo il vecchio strumento che stavamo utilizzando. Non ho più bisogno di fare affidamento su una terza parte "scatola nera", che produceva solo alcuni grafici; posso personalizzare l'output che desidero e formattarli in un modo più comprensibile. Inoltre, l'ispezione dei risultati individuali (su milioni di campioni) è molto più semplice. ### 4. Analisi dei dati semplificata in Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** John Paul S. | Rewards Live, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 20, 2019 **Cosa Le piace di più di bokeh python?** Mi piace Bokeh Python perché mi permette di semplificare i miei flussi di lavoro di analisi dei dati, così posso mostrare meglio diversi tipi di dati a un vasto pubblico. Rende i dati più facili da comprendere con i vari tipi di grafici. **Cosa non Le piace di bokeh python?** Non mi piace che Bokeh sia una libreria open source che è un po' difficile da capire nella sua forma di documentazione, forse perché è stata scritta da individui molto avanzati. **Quali problemi sta risolvendo bokeh python e in che modo La sta aiutando?** I problemi che sto risolvendo con Bokeh Python sono la necessità di mostrare in modo illustrativo cosa sta succedendo da una prospettiva analitica. Ha drasticamente accelerato il ritmo con cui lavoriamo. ### 5. Libreria di visualizzazione dei dati **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** March 04, 2019 **Cosa Le piace di più di bokeh python?** Bokeh permette a me e al mio team di visualizzare dati e informazioni in un modo che prima non era possibile con i goffi strumenti di BI che usavamo. Penso che ciò che amo di più di Bokeh sia quanto sia facile da installare e usare perché è open source. **Cosa non Le piace di bokeh python?** Con l'open source arriva il problema del supporto. Non c'è molto supporto disponibile oltre a una guida per sviluppatori che è disponibile sul loro sito web, quindi è meglio avere un team di ingegneri pronti a immergersi a fondo. **Raccomandazioni per chi sta considerando bokeh python:** Questa è una grande libreria da testare e utilizzare. La documentazione è chiara e comprensibile se hai un team di sviluppo. In generale, una buona libreria da provare. **Quali problemi sta risolvendo bokeh python e in che modo La sta aiutando?** I problemi aziendali risolti con Bokeh sono vari. I vantaggi che ho realizzato sono la capacità di visualizzare i dati utilizzando metodi statistici avanzati che strumenti come Tableau e IBM Cognos semplicemente non possono offrire. ### 6. La scienza dei dati al suo meglio **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dan G. | Analyst, Technology, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** March 05, 2019 **Cosa Le piace di più di bokeh python?** Bokeh è una libreria di visualizzazione fenomenale in Python. Come data scientist, sei costantemente alla ricerca di modi per esprimere i dati in modo più comprensibile e Bokeh ti permette di fare proprio questo. **Cosa non Le piace di bokeh python?** Penso che ciò che non mi piace di questa libreria sia la curva di apprendimento. Non è facile imparare ogni nuova funzione e richiede tempo. **Raccomandazioni per chi sta considerando bokeh python:** Bokeh è una libreria che ogni azienda dovrebbe imparare a usare e sforzarsi di comprendere per migliorare le proprie competenze in scienza dei dati. **Quali problemi sta risolvendo bokeh python e in che modo La sta aiutando?** Bokeh permette a me e al nostro team di data scientist di visualizzare meglio i dati e sapere esattamente cosa sta succedendo con set di dati in continua crescita. ### 7. Bokeh: Ottime visualizzazioni interattive e semplici. Quasi buono come plotly **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in E-Learning | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 30, 2019 **Cosa Le piace di più di bokeh python?** Mi piace che sia abbastanza facile creare visualizzazioni HTML dinamiche che sembrano eleganti e danno una buona sensazione. Poiché ho imparato R prima di Python per le statistiche e le visualizzazioni, preferisco decisamente la sintassi di ggplot2 di R (che plotly può poi facilmente convertire in una versione HTML con plotly::ggplotly()). Tuttavia, per il lavoro in Python che faccio (quando i miei colleghi preferiscono i notebook Python, ecc.) la capacità di bokeh è fantastica! L'API è abbastanza coerente tra i diversi tipi di grafici, il che è ottimo. **Cosa non Le piace di bokeh python?** Sebbene Bokeh sia piuttosto forte nel creare visualizzazioni accattivanti, trovo più difficile personalizzare i temi e le caratteristiche dei grafici rispetto ad alcune altre librerie di visualizzazione. Tuttavia, mi trovo anche più impressionato dalle impostazioni predefinite di qualsiasi grafico Bokeh. **Raccomandazioni per chi sta considerando bokeh python:** Visualizzazioni statiche, probabilmente inizia con seaborn (non usare matplotlib a meno che tu non sappia cosa stai facendo). Visualizzazioni dinamiche, sicuramente impara bokeh, forse anche plotly. **Quali problemi sta risolvendo bokeh python e in che modo La sta aiutando?** Tipicamente usiamo Bokeh come un modo open source per visualizzare rapidamente un nuovo set di dati in diversi modi, che possiamo poi condividere tramite un URL interno o una pagina HTML piatta con altri colleghi o con la direzione. La possibilità di inviare un file HTML a qualcun altro e permettergli di esplorare facilmente i dati rende il mio lavoro molto più autonomo e semplice. Trovo che sia ottimo per permettere alla direzione di trovare i propri spunti dai dati grezzi. ### 8. Libreria Bokeh per la visualizzazione **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Bisma B. | Data Analyst, Tecnologia dell'informazione e servizi, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 29, 2019 **Cosa Le piace di più di bokeh python?** La biblioteca ha un grande potenziale per creare un arcobaleno di visualizzazioni. Mi piace che i cruscotti siano interattivi. **Cosa non Le piace di bokeh python?** Le risorse di aiuto o le risorse di apprendimento sono limitate. **Quali problemi sta risolvendo bokeh python e in che modo La sta aiutando?** Creare dashboard BI. I vantaggi sono la personalizzazione perché bokeh è utilizzato con python, il che lo rende altamente personalizzabile. ### 9. Buona libreria di visualizzazione **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Petrolio ed energia | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** March 03, 2019 **Cosa Le piace di più di bokeh python?** Facile da imparare e usare, buono per grafici interattivi di base. Ti consente di fornire grafici in molti formati (html, notebook e server). Buona alternativa a plotly e pygal. **Cosa non Le piace di bokeh python?** Plotly offre un livello di interattività molto maggiore rispetto a Bokeh fin da subito. Bokeh ha un problema con la sua documentazione. **Quali problemi sta risolvendo bokeh python e in che modo La sta aiutando?** Visualizzazione dei dati - [View bokeh python pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/bokeh-python/reviews/bokeh-python-review-2822855?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-11+16%3A36%3A23+-0500&secure%5Bsession_id%5D=5b25baec-1a31-4369-a322-4f367e68502a&secure%5Btoken%5D=c54d221c03512505055de5a97fe814a72c4e4526aef6e51ed8367bf7b83b42ac&format=llm_user) ## bokeh python Features **Funzionalità** - Contingenza linguistica - Libreria di Componenti - Componenti sbloccati **Gestione** - Integrazione del framework - Gestione del Repository - Supporto ## Top bokeh python Alternatives - [DevExpress](https://www.g2.com/it/products/devexpress/reviews) - 4.8/5.0 (112 reviews) - [Essential Studio](https://www.g2.com/it/products/essential-studio/reviews) - 4.5/5.0 (711 reviews) - [Progress Kendo UI](https://www.g2.com/it/products/progress-kendo-ui/reviews) - 4.4/5.0 (248 reviews)