Vous souhaitez souvent toucher les données dans Jupyter et afficher le graphique en ligne pour la visualisation. Souvent
%matplotlib inline
Je pense que cela suffit.
Cependant, il peut arriver que vous voyiez un graphique contenant trop de données à lire ou que vous souhaitiez voir un diagramme plus net. J'ai donc trouvé un moyen d'obtenir un beau graphique dynamique avec Jupyter, alors je l'ai essayé.
Veuillez d'abord voir la démo.
↓ Diagramme distribué qui peut être déplacé et agrandi / réduit
↓ Diagramme graphique vous connectant aux personnes que vous suivez sur Twitter
Plus précisément, le résultat de l'utilisation de D3.js (https://d3js.org/), une bibliothèque JavaScript spécialisée pour la visualisation de données, est affiché en ligne dans Jupyter.
Tout d'abord, placez une extension appelée py_d3 dans l'environnement où jupyter est en cours d'exécution. (Https://github.com/ResidentMario/py_d3)
pip install py_d3
Importez avec le notebook jupyter et chargez l'extension.
import py_d3
%load_ext py_d3
Ensuite, vous pouvez utiliser D3.js en ajoutant la magie %% d3 au début de la cellule.
%%d3
<g></g>
<script>
d3.select("g").text("Hello World");
</script>
Et lancez-le,
C'est comme ça.
Il peut également lire des fichiers JS et CSS externes, donc si vous avez créé quelque chose dans le passé, vous pouvez l'exécuter immédiatement. Ceux qui ont utilisé D3.js peuvent imaginer ce qu'ils peuvent faire, mais ceux qui ne peuvent pas imaginer site officiel de D3.js et py_d3 github README. vous en donnera une idée. Vous pouvez faire plus que vous ne le pensez.
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