今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展
1、voila
这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过4k star。
2024年04月18日
今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展
这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过4k star。
2024年04月18日
Pandas-Bokeh 是一个用于在 Pandas 中创建交互性数据可视化的库。它结合了 Pandas 数据分析功能和 Bokeh 的交互性绘图能力,可以轻松创建漂亮且可交互的图表。以下是一些使用 Pandas-Bokeh 进行数据可视化的技巧:
2024年04月18日
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?
2024年04月18日
今天有人在后台问我“在夜间怎么拍出梦幻焦外光斑的效果”,今天就针对这个问题,给大家讲讲怎么拍出这种梦幻般的光斑效果以及需要注意的事项。
散景(Bokeh)即是照片中焦距以外模糊的部份, 算是一种朦胧之美;简单而言,朦胧之美就是利用朦胧衬托拍摄主题的一种元素,这元素易学难精。
2024年04月18日
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
N = 500
x = np.linspace(0, 10, N)
y = np.linspace(0, 10, N)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
d = np.sin(xx)*np.cos(yy)
p = figure(tooltips=[("x", "$x"), ("y", "$y"), ("value", "@image")])
p.x_range.range_padding = p.y_range.range_padding = 0
# must give a vector of image data for image parameter
p.image(image=[d], x=0, y=0, dw=10, dh=10, palette="Spectral11", level="image")
p.grid.grid_line_width = 0.5
output_file("image.html", title="image.py example")
show(p)