Recensioni e Dettagli del Prodotto Bokeh

Quando penso a Bokeh, la prima parola che mi viene in mente è intuitivo. Python ha un ampio ecosistema di grafici che raramente è effettivamente utile. Bokeh migliora l'utilità dell'ecosistema Python e poi compie passi da gigante con le sue funzionalità interattive. Anche la comunità di Bokeh è molto utile e può risolvere la maggior parte dei problemi che sorgono con Bokeh. È davvero un piacere lavorare con Bokeh. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La creazione di grafici complessi non è il punto forte di Bokeh. Spesso richiede più sforzo del ragionevole per far funzionare Bokeh su dati che non sono in dataframes di Pandas. Anche i grandi set di dati non sono qualcosa in cui Bokeh eccelle. Tende a rallentare fino a diventare inutilizzabile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che mi piace di più di Bokeh è che gestisce una grande quantità di dati e categorizza i dati molto facilmente. Mi piace anche la visualizzazione dei grafici e la facilità d'uso e comprensione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Va bene per me, ma l'unica cosa che non mi piace di Bokeh è che a volte devo passare più tempo a leggere la sua documentazione per capirlo meglio. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Come azienda abbiamo una grande quantità di dati da visualizzare e categorizzare secondo le necessità, ma con Bokeh, tutto questo è reso facile grazie ai suoi strumenti visivi che possiamo utilizzare per identificare le tendenze comuni e i ritardi che stiamo affrontando. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte è difficile capire termini diversi se una persona completamente nuova li utilizza. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

- Visuali interattive in Python.

- Gestione di grandi quantità di dati.

Integrazione con altri strumenti.

- Visualizzazioni bellissime. Rispetto ad altre librerie come Matplotlib e Seaborn, i valori predefiniti di Bokeh lo rendono una scelta BELLISSIMA. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

- Ha richiesto più tempo per imparare, rispetto a Seaborn per esempio.

- Le prestazioni sono leggermente inferiori. Questo è naturale, poiché offre più di una libreria di visualizzazione Python media.

- Non offre alcuni tipi di grafici specializzati come le mappe di calore. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ci sono diversi grafici interattivi preconfezionati. La visualizzazione dei grafici è di alta qualità. Possiamo generare i grafici con una sola riga di codice rispetto alla libreria matplot. Possiamo anche personalizzare il grafico secondo le esigenze. Fornisce una costruzione elegante e concisa di grafici versatili e offre un'interattività ad alte prestazioni su grandi set di dati o in streaming. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La visualizzazione apparirà innaturale se utilizzata male. Dobbiamo dedicare un po' più di tempo a comprendere la documentazione. Inoltre, se si verifica un errore, sarà difficile risolvere il problema. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

-intuitivo

-aiuta a gestire grandi quantità di dati

-facile da usare e capire

-categorizza i dati di conseguenza

-gli strumenti visivi sono molto utili

-codici personalizzabili

-compatibilità multipiattaforma Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

- sono necessari più sforzi

- si verificano ritardi

- richiede molta comprensione che richiede tempo

- a volte difficile da capire

- difficile da installare e connettere al server Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Uno strumento così utile per la visualizzazione e la presentazione dei dati sotto forma di grafici interattivi, che aiuta molto a trarre inferenze. Molto meglio di altri strumenti disponibili come Plotly. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte non è facile installarlo e collegarlo al server. Tuttavia, il problema è risolto, quindi nessun disappunto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ha grafici interattivi straordinari con molta varietà. Molto veloce nel caricare dashboard e nel rendere i dati mentre si passa il mouse sul grafico. Con la disponibilità di pyspark, può gestire set di dati più grandi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente del genere per ora. Durante la ricerca di errori sono state poste molte domande, ma poche risposte erano disponibili online (come su StackOverflow). Dovresti aggiungere alcuni elementi di risoluzione dei problemi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

- Integrazione senza soluzione di continuità di Python per visualizzazioni interattive

- Compatibilità multipiattaforma

- Supporto per dati in tempo reale e in streaming

- Supporto per più piattaforme di rendering Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

- Scarsa prestazione per grandi set di dati su visualizzazioni interattive

- Mancanza di documentazione in termini di esempi per disegnare visualizzazioni complesse

- Dipendenza da Javascript per il rendering rende il tutto un po' difficile per gli sviluppatori Python Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Uso Bokeh da un po' di tempo ormai e mi aiuta a presentare i dati ai clienti in formato interattivo. Essendo nel settore sanitario, trovo Bokeh Python molto utile! È molto semplice e interattivo :) Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'unico inconveniente è che è un po' difficile da debug e richiede un po' più di tempo del necessario. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.