极客笔记Bokeh 在 IPython Notebook 中绘制大数据集的方法
在本文中，我们将介绍如何在 IPython Notebook 中使用 Bokeh 库来绘制和展示大数据集的图形。Bokeh 是一个用于创建交互式图形的 Python 库，它可以帮助我们轻松地绘制和探索大规模的数据集。
阅读更多：Bokeh 教程
什么是 Bokeh？
Bokeh 是一个用于构建漂亮、交互式、可视化的 Python 库。它提供了多种绘图选项，可以满足不同需求。Bokeh 可以用于快速、轻松地绘制各种类型的图形，包括散点图、线图、条形图等。与其他库相比，Bokeh 的一个独特之处在于它可以与 IPython Notebook 配合使用，实现交互式可视化。
安装 Bokeh
在开始之前，我们首先需要安装 Bokeh。可以使用以下命令来安装：
!pip install bokeh
安装完成后，我们可以导入 Bokeh 并开始使用。
import bokeh
创建 Bokeh 图形
绘制 Bokeh 图形的第一步是创建一个图形对象。我们可以通过调用 bokeh.plotting.figure 函数来创建一个新的图形对象。例如，我们可以创建一个简单的散点图，如下所示：
from bokeh.plotting import figure, show
# 创建一个新的图形对象
p = figure()
# 添加散点图数据
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=20)
# 显示图形
show(p)
上述代码将创建一个包含五个点的散点图，并将其显示在 IPython Notebook 中。
绘制大数据集
在处理大数据集时，Bokeh 提供了一些特定的技术来提高绘图性能和效率。下面是几种绘制大数据集的常用方法：
使用采样数据绘图
如果数据集非常大，则可以考虑使用采样数据进行绘图。这样可以减少点的数量，从而提高绘图的性能。下面是一个简单的例子：
from bokeh.plotting import figure, show
import numpy as np
# 创建一个新的图形对象
p = figure()
# 创建一个包含100个点的随机数据集
x = np.random.randint(0, 100, 100)
y = np.random.randint(0, 100, 100)
# 从数据集中采样10个点
sampled_x = x[::10]
sampled_y = y[::10]
# 添加采样数据的散点图
p.circle(sampled_x, sampled_y, size=10)
# 显示图形
show(p)
上述代码通过从包含100个点的数据集中采样10个点的方式，绘制了一个包含10个点的散点图。
使用直方图绘图
如果数据集包含大量数据点，则可以考虑使用直方图。通过将数据划分为不同的区间，我们可以将数据可视化为柱状图。下面是一个简单的例子：
from bokeh.plotting import figure, show
import numpy as np
# 创建一个新的图形对象
p = figure()
# 创建一个包含10000个点的随机数据集
x = np.random.normal(0, 1, 10000)
# 计算直方图
hist, edges = np.histogram(x, bins=30)
# 添加直方图
p.quad(top=hist, bottom=0, left=edges[:-1], right=edges[1:], fill_color="blue")
# 显示图形
show(p)
上述代码将随机生成的10000个点分为30个区间，并将它们绘制成柱状图。
使用数据聚合绘图
对于包含很多重复数据的大数据集，为了提高绘图性能，可以考虑使用数据聚合。Bokeh 提供了几个聚合函数，可以将重复的数据点合并成一个点。下面是一个简单的例子：
from bokeh.plotting import figure, show
import pandas as pd
# 创建一个新的图形对象
p = figure()
# 创建一个包含重复数据的数据集
data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 5], 'y': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 5]})
# 使用数据聚合绘图
p.circle(x='x', y='y', size=20, source=data.groupby(['x', 'y']).size().reset_index(name='count').rename(columns={'count': 'size'}))
# 显示图形
show(p)
上述代码将重复的数据点合并成一个点，并将其绘制成散点图。
总结
本文介绍了如何在 IPython Notebook 中使用 Bokeh 绘制和展示大数据集的图形。我们学习了如何安装和导入 Bokeh，如何创建 Bokeh 图形对象，以及如何通过采样数据、直方图和数据聚合等技术绘制大数据集。Bokeh 提供了一种高效、易用的方式来处理和展示大规模的数据集，并提供了一系列丰富的绘图选项。
希望本文对您在 IPython Notebook 中处理大数据集的图形绘制有所帮助！