Learn about the fundamentals of the Bokeh library in this course, which will enable you to level up your Python data visualization skills by building interactive plots. You’ll see how to set up configuration tools, including the HoverTool, providing various opportunities for stakeholders to interact with your plots!

Introduction to Bokeh

When to use a scatter plot

Blocks vs. rebounds

Kevin Durant's performance across seasons

Shooting ability by position

Configuration tools

The best tools for the job

Setting tools

Adding LassoSelectTool

The HoverTool

Adding a HoverTool

Formatting the HoverTool

For this chapter, you’ll learn how to customize axes, create and enhance a legend, modify glyph settings, and apply Bokeh's custom themes!

Adding style

Colors, legend, and theme

Customizing glyphs

Customizing axes

Average building size

Sales over time

Subplots

Categorical column subplots

Size, location, and price

Using gridplot

Changing size

Visualizing categorical data

High to low prices by region

Creating nested categories

Visualizing sales by period

Customizing Visualizations

Learn how to use various elements to communicate with stakeholders. You’ll produce grouped bar plots with categorical data, build multiple subplots, add annotations, and modify the text to make your Bokeh visualizations even more striking!

Menyesuaikan pengaturan glyph

Shooting guard versus small forward

Penembak jitu besar

Evolusi point guard

Menyorot dan Membuat Kontras

Menonjolkan dengan ukuran glyph

Steals vs. assists

Menambahkan color bar

Persentase free throw menurut posisi

Berkomunikasi dengan teks

Penjualan berdasarkan waktu dan jenis hari

Produk yang terjual berdasarkan waktu dalam sehari

Menambahkan anotasi

Anotasi kotak untuk kinerja penjualan

Menyiapkan anotasi poligon

Memberi anotasi pada pertumbuhan harga saham Netflix

Storytelling with Visualizations

Discover Bokeh's widgets and how they enable users to modify Python visualizations! You’ll learn about Spinners, which allow viewers to change the size of glyphs. We’ll discuss Sliders, which can be used to change axis ranges. Lastly, we’ll introduce the Select widget, which will enable plot updates based on dropdown options.

Introduction to widgets

Adding a Div

Modifying glyph size with a widget

Slider widgets

Automotive stocks analysis

Tech stock performance over time

Select widgets

Travel analysis

Changing line plots with Select

Congratulations!

Introduction to Widgets

Bakery Sales

Stocks

NBA Player Statistics

Australia Property Market

Bokeh adalah paket Python yang andal untuk visualisasi data interaktif, memungkinkan Anda melampaui plot statis dan memberi pemangku kepentingan kendali untuk memodifikasi visualisasi Anda! Dalam kursus visualisasi data interaktif dengan Bokeh ini, Anda akan bekerja dengan beragam himpunan data, termasuk harga saham, statistik pemain bola basket, dan data penjualan real estat Australia. Melalui latihan praktis, Anda akan membangun dan menyesuaikan berbagai plot, termasuk sebar, batang, garis, dan batang berkelompok. Anda juga akan mempelajari alat konfigurasi untuk mengubah cara penonton berinteraksi dengan plot Anda, menjelajahi tema kustom Bokeh, mempelajari cara membuat subplot, dan bahkan menambahkan widget ke plot Anda!

Data Manipulation with pandas

Pelajari cara membuat visualisasi data interaktif dan menghubungkan widget dengan Bokeh!

Visualisasi Data Interaktif dengan Bokeh

Pelajari cara membuat visualisasi data interaktif, termasuk membangun dan menghubungkan widget menggunakan Bokeh!

Menyorot dan Membuat Kontras

Create Your Free Account