将可视化从 Seaborn 转换为 Bokeh

Question

我想要使​​用Bokeh 进行如下所示的类似可视化。由于我是Bokeh 的新手，我可能想知道是否有任何代码像下面使用Seaborn 的代码一样简洁？

我的主要重点是如何在 Bokeh 中为相同的可视化编写代码

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。它会自动生成图中带有置信区间阴影的最佳拟合线。在 Bokeh 中可以进行这种绘图吗？

Answer 1

上面的图表当然可以用 Bokeh 实现，因为 Bokeh 可以毫无疑问地绘制它们。但与 Seaborn 相比，这需要一些工作，并且需要更多代码。基本上，您必须计算所有坐标并“手动”设置所有字形。截至 Bokeh 0.12.2，目前尚无任何可比的“单线”高级函数或图表bokeh.charts。

添加更多高级图表类型bokeh.charts绝对是我们想要的，但它可能需要积极主动的新贡献者才能实现这一目标。幸运的是，Bokeh 的这个领域是纯 Python 的，并且可能是新贡献者最容易接近的领域。如果您可能有兴趣为 Bokeh 做出贡献，我鼓励您联系公共邮件列表或gitter 聊天频道。我们总是很乐意回答问题并帮助人们入门。