python数据可视化联动图怎么用

，并在两个图表中使用该数据集。通过工具栏中的选择工具，可以在一个图表中选择数据点，另一个图表会同步高亮显示。

四、总结与选择

Bokeh适合需要高性能和细粒度控制的应用，Plotly适合创建高质量的Web应用可视化，Holoviews简化了复杂可视化的创建过程，适合处理大规模数据集。选择具体工具时，应根据具体需求和应用场景进行选择。如果需要进一步了解这些工具的具体用法，可以参考以下官网：

• FineBI官网： https://s.fanruan.com/f459r 
• FineReport官网： https://s.fanruan.com/ryhzq 
• FineVis官网： https://s.fanruan.com/7z296 

相关问答FAQs：

Python数据可视化联动图怎么用？

1. 什么是Python数据可视化联动图？

Python数据可视化联动图是一种用于展示数据之间动态关系的图表工具。它通过允许用户与图表互动来探索数据集中的各种维度和关系。在Python中，常用的联动图工具包括Plotly、Bokeh和Holoviews等。这些工具可以创建动态图表，使用户能够通过点击、拖动或悬停等操作动态查看数据的不同视角和细节。

例如，在一个包含多个子图的联动图中，用户可以点击一个图表中的元素，其他相关图表会即时更新，展示与点击元素相关的数据信息。这种交互性极大地增强了数据分析的灵活性，使得数据探索和趋势分析更加直观和深入。

2. 如何使用Plotly库创建Python数据可视化联动图？

Plotly是一个强大的Python可视化库，它提供了丰富的功能用于创建交互式和动态的图表。要创建一个联动图，首先需要安装Plotly库。可以使用以下命令进行安装：

pip install plotly

接下来，你可以使用Plotly的make_subplots函数创建一个包含多个子图的布局，并使用go.Scatter或其他图表类型添加数据。例如，以下是一个创建联动图的基本示例：

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

# 创建子图布局
fig = make_subplots(rows=1, cols=2, shared_xaxes=True, shared_yaxes=True)

# 添加第一个子图
fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6], mode='lines', name='Line 1'), row=1, col=1)

# 添加第二个子图
fig.add_trace(go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[6, 5, 4], mode='lines', name='Line 2'), row=1, col=2)

# 更新布局
fig.update_layout(title='联动图示例')

# 显示图表
fig.show()

在这个示例中，我们创建了一个包含两个子图的联动图，并在每个子图中绘制了一条线图。通过这种方式，用户可以直观地比较两个数据系列。

3. Bokeh如何创建联动图？

Bokeh是另一个强大的Python可视化库，特别适合创建交互式图表和应用程序。要使用Bokeh创建联动图，你首先需要安装Bokeh库：

pip install bokeh

创建联动图的过程包括定义图表布局、添加数据和配置交互功能。以下是一个简单的示例，展示如何使用Bokeh创建两个联动的图表：

from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import ColumnDataSource, HoverTool
from bokeh.plotting import figure, curdoc

# 创建数据源
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6]))

# 创建第一个图表
p1 = figure(width=400, height=400, tools="hover")
p1.line(x='x', y='y', source=source)
p1.add_tools(HoverTool(tooltips=[("x", "@x"), ("y", "@y")]))

# 创建第二个图表
p2 = figure(width=400, height=400, tools="hover")
p2.line(x='x', y='y', source=source)
p2.add_tools(HoverTool(tooltips=[("x", "@x"), ("y", "@y")]))

# 创建布局
layout = column(p1, p2)

# 添加到当前文档
curdoc().add_root(layout)

在这个示例中，我们创建了两个图表，并将它们放置在一个垂直布局中。每个图表都可以响应用户的悬停操作，显示数据点的详细信息。通过这种方式，Bokeh支持高度互动的数据可视化。

这些工具和技术为数据分析提供了强大的支持，使得数据可视化不仅仅是静态图表的展示，而是变成了一个互动且富有洞察力的过程。