Bokeh vs Dash — Which is the Best Dashboard Framework for Python?
Bokeh vs Dash — Which is the Best Dashboard Framework for Python? This article compares Bokeh and Dash (by Plotly), two Python alternatives for the Shiny framework for R, using the same example. In this article, we’ll compare Bokeh and Dash (by Plotly), two Python alternatives for the Shiny framework for R, using the same example. Bokeh and Dash: an overviewBokeh has been around since 2013. Dash h
Python Graph Gallery | The Python Graph Gallery
👋 The Python Graph Gallery is a collection of hundreds of charts made with Python. Graphs are dispatched in about 40 sections following the data-to-viz classification. There are also sections dedicated to more general topics like matplotlib or seaborn. Each example is accompanied by its corresponding reproducible code along with comprehensive explanations. The gallery offers tutorials that cater
Pythonパッケージ間の共起関係を可視化してみる | POSTD
はじめに 私は、 BigQueryのGitHubデータ を使って、GitHubリポジトリにある上位3,500個のPythonパッケージの共起を抽出し、 速度ベルレ積分を使ってd3のForceレイアウト を可視化してみました。また、 python-igraph にあるアルゴリズムを使ってグラフをクラスタ化し、 http://graphistry.com/ にアップデートしました。 以下のスクリーンショットは、d3の可視化にあるNumPyのクラスタです（画像をクリックするとライブ版をご覧いただけます）。 以下は、graphistrynによって抽出されたNumPyのクラスタです（画像をクリックするとライブ版をご覧いただけます）。 グラフの特徴： 各ノードは、GitHubで見つけることのできる、それぞれのPythonパッケージです。半径は、 ノードのDataFrame セクションで計算されています
ggplot | Home
ggplot from ŷhat ggplot is a plotting system for Python based on R's ggplot2 and the Grammar of Graphics. It is built for making profressional looking, plots quickly with minimal code. ggplot is easy to learn from ggplot import * ggplot(aes(x='date', y='beef'), data=meat) +\ geom_line() +\ stat_smooth(colour='blue', span=0.2) ggplot is fun ggplot(diamonds, aes(x='carat', y='price', color='cut')) +
Welcome to Bokeh — Bokeh documentation
Bokeh documentation# Bokeh is a Python library for creating interactive visualizations for modern web browsers. It helps you build beautiful graphics, ranging from simple plots to complex dashboards with streaming datasets. With Bokeh, you can create JavaScript-powered visualizations without writing any JavaScript yourself. Finding the right documentation resources# Bokeh’s documentation consists
Bob Poekert's Web-Log | Twitter Star Chart
Here shown is a chart of the top ten thousand websites linked to on twitter. You can play with an interactive version of it here. Before I get into the details of how I made the chart, here are some interesting things that fall out from it: Spambot networks are really obvious. It's pretty embarrassing for twitter that having such blatant spambot networks is viable Conservative twitter is much more
汎用的なコードの依存関係の抽出ツール rexdep を作りました！ ― 正規表現で依存関係を大雑把に抽出しよう！ - プログラムモグモグ
あらすじ ソフトウェアの中の依存関係について 正規表現で抽出できることとその限界 コードの依存関係を抽出するツール rexdep を作りました ソフトウェアの構造を概観するには あなたは、大きなソフトウェアを目にした時、何をしますか？ ファイルが何十、何百もある時、どこから読みますか？ ソフトウェアが巨大になると、そのコードの構造を把握するのは難しくなります。 特にプロジェクトに入りたての人にとって巨大なコードベースを一目で理解することは難しく、細かなタスクをこなしていく中で徐々に「どこに何が書いてあるか」を理解していくしかありません。 ソフトウェアによってはモデルとコントローラ、データベースとビューと言った具合にコードが分かれており、これくらいの分類はディレクトリ名を見れば理解できるかもしれません。 しかしそのようなざっくりとしたコードの分類が分かったところで、ソフトウェアの構造を理解し
JavaScriptのグラフライブラリを52種類も集めた「JavaScript Graphs」。グラフの種類や依存ライブラリ、価格などで絞り込み可能
JavaScriptのグラフライブラリを52種類も集めた「JavaScript Graphs」。グラフの種類や依存ライブラリ、価格などで絞り込み可能 数年前に自作のアプリケーションをJavaScriptで作ったときにグラフ機能を実装しようとして、いくつかのグラフ用のJavaScriptライブラリを探して試したことがありました。JavaScriptライブラリを探すのは、それなりに手間がかかるものでした。 もちろん当時からJavaScriptのグラフライブラリの情報をまとめたサイトはいくつかありましたが、最近登場した「JavaScript Graphs」は52種類ものライブラリを集めて、ビジュアルに一覧できるようにしたサイトです。 さまざまな条件で絞り込みができる便利な機能も備えており、条件としては折れ線グラフやドーナッツグラフに対応したものなどグラフの種類、無料や有料、非商用のものなどの価格
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Flask + Plotly Dashboard – Hepta Analytics Blog
Vega-Altair: Declarative Visualization in Python — Vega-Altair 5.2.0 documentation
What do numbers look like?
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