要实现对数据的高级统计分析和展示,可以利用Bokeh库中的各种绘图工具和统计函数。以下是使用Bokeh进行高级统计分析和展示的一般步骤:
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.transform import factor_cmap
from bokeh.palettes import Category20
import pandas as pd
# 创建示例数据集
data = {'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value': [10, 20, 30, 15, 25, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# 转换数据为ColumnDataSource格式
source = ColumnDataSource(df)
p = figure(title='High-level Statistics Analysis', x_axis_label='Category', y_axis_label='Value')
# 绘制柱状图
p.vbar(x='category', top='value', width=0.5, source=source,
line_color='white', fill_color=factor_cmap('category', palette=Category20[3], factors=df['category'].unique()))
# 显示绘图
show(p)
from bokeh.models import HoverTool
# 添加HoverTool
hover = HoverTool()
hover.tooltips = [('Category', '@category'), ('Value', '@value')]
p.add_tools(hover)
# 显示绘图
show(p)
通过以上步骤,可以利用Bokeh库实现对数据的高级统计分析和展示,同时使统计图表具有交互功能,提供更丰富的数据展示方式。