How to stop bokeh server?
来源： https://stackoverflow.com/questions/39487574/how-to-stop-bokeh-server
bokeh
Bokeh: remove registered on_change callback?
来源： https://stackoverflow.com/questions/49303708/bokeh-remove-registered-on-change-callback
这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？也许你想给某人展示一个内在的形象，一个中庸的形象？ 本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表（dashboard）留了一些空间，不过这次要讲的包中，许多都可以很好地支持 3D 图和商业报表。 Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或 Pandas 中的 df.plot() 时，用的其实是别人用 Matplotlib 写的代码。因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索（Exploratory）、数据（Data）、分析（Analysis）。这些包都很适合第一次探索数据，但要做演示时用这些包就不够了。 Matplotlib 是比较低级的库，但它所支持的自定义程度令人难以置信（所以不要简单地将其排除在演示所用的包之外！），但还有其它更适合做展示的工具。 Matplotlib 还可以选择样式
这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？也许你想给某人展示一个内在的形象，一个中庸的形象？ 本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表（dashboard）留了一些空间，不过这次要讲的包中，许多都可以很好地支持 3D 图和商业报表。 Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或 Pandas 中的 df.plot() 时，用的其实是别人用 Matplotlib 写的代码。因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索（Exploratory）、数据（Data）、分析（Analysis）。这些包都很适合第一次探索数据，但要做演示时用这些包就不够了。 Matplotlib 是比较低级的库，但它所支持的自定义程度令人难以置信（所以不要简单地将其排除在演示所用的包之外！），但还有其它更适合做展示的工具。 Matplotlib 还可以选择样式
Adjust colormap in holoviews bokeh to match distribution of values
来源： https://stackoverflow.com/questions/51247991/adjust-colormap-in-holoviews-bokeh-to-match-distribution-of-values
What is the right way to change the color of a tooltip in Bokeh python?
来源： https://stackoverflow.com/questions/46508535/what-is-the-right-way-to-change-the-color-of-a-tooltip-in-bokeh-python
How to get Bokeh to scale scatter plot size according to zoom
来源： https://stackoverflow.com/questions/45292049/how-to-get-bokeh-to-scale-scatter-plot-size-according-to-zoom
8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪个？
喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？ 用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？也许你想给某人展示一个内在的形象，一个中庸的形象？ 本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表（dashboard）留了一些空间，不过这次要讲的包中，许多都可以很好地支持 3D 图和商业报表。 Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或 Pandas 中的 df.plot() 时，用的其实是别人用 Matplotlib 写的代码。因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索（Exploratory）、数据
太赞了！《Python知识手册》更新到v2.2版
“种一棵树，最好的时间是十年前，其次是现在。” 一、前言 大家好，今天给大家推荐我的一位好朋友，公众号「Python数据之道」号主 Lemon 。 从 2017 年开始，Lemon 陆陆续续在公众号「Python数据之道」写了些 Python 相关的内容，并且逐步整理形成一本小册子，名曰《Python知识手册》。 二、手册内容 2019 年 2 月，「Python数据之道」发布了《Python知识手册》的第一个版本（v2018版）。 2020 年 5 月 ，《Python知识手册》更新到 V2.2 版，手册的页数从 365 页增加到 440 多页，从内容方面来看，增加了部分 Python 基础知识、Plotly 相关的内容、Python学习资料以及修订了第一版的部分内容。 手册 V2.2 的封面如下： 虽然 Lemon 写了一些关于 Python 零基础入门的文章，但《Python知识手册》 并没有比较完整的覆盖 Python 的基础知识。因此，针对手册的阅读，各位读者最好有一些 Python 的基本功底。 当前版本中，知识手册主要包含以下几方面相关的内容： Python基础知识 Jupyter Notebook Numpy Pandas Matplotlib Seaborn Bokeh Plotly 若干个项目实战案例 Python学习资料 手册的部分页面如下： 三、如何获取
Embedding bokeh plot and datatable in flask
来源： https://stackoverflow.com/questions/35298029/embedding-bokeh-plot-and-datatable-in-flask