从Seaborn到Bokeh的可视化转换

Question

从Seaborn到Bokeh的可视化转换

pythondata-visualizationlinear-regressionseabornbokeh

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我希望您能使用Bokeh制作与下面展示的类似可视化效果。由于我对Bokeh不熟悉，因此可能会想知道是否有像下面使用Seaborn一样简洁的代码？我的主要关注点是如何在Bokeh中编写相同可视化的代码。

数据集

data = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv',index_col = 0)

绘制数据集

import seaborn as sns  

sns.pairplot(data, x_vars = ['TV', 'Radio','Newspaper'], y_vars = ['Sales'],               
             size =7, aspect =.7, kind = 'reg')

此外，Seaborn中的代码不需要输入最佳拟合线。它会自动生成带有置信区间阴影的最佳拟合线图形。Bokeh是否可以进行这种绘图？

- learner

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- bigreddot · Accepted Answer

以上图表在Bokeh中肯定是“可能的”，也就是说Bokeh可以绘制它们，毫无疑问。但需要比使用Seaborn更多的代码和工作，基本上你必须手动计算所有坐标并设置所有glyphs。截至Bokeh 0.12.2版本，bokeh.charts中当前没有任何可比较的“单行”高级函数或图表。

向bokeh.charts添加更多类似于这样的高级图表类型是我们希望实现的目标，但这可能需要有动力的新贡献者来实现。幸运的是，这个领域的Bokeh是纯Python的，对于新贡献者来说可能是最容易接触的。如果您有兴趣为Bokeh做出贡献，我鼓励您在公共邮件列表或gitter聊天频道上联系我们。我们非常乐意回答问题并帮助人们入门。