Bokeh es una biblioteca de visualización interactiva para Python que permite una presentación visual hermosa y significativa de datos en navegadores web modernos. Con Bokeh, puedes crear rápidamente gráficos interactivos, paneles de control y aplicaciones de datos.

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bokeh python

Descripción

Bokeh is an interactive visualization library in Python designed to enable the creation of sophisticated and interactive plots and dashboards. It provides an accessible way for developers to create visual presentations that can be easily embedded into web-based applications. Bokeh focuses on providing high-performance visualizations by converting data into a JavaScript format that allows for seamless interaction and dynamic updates in the browser. It supports a wide range of chart types and layouts, and it integrates well with popular data analysis tools such as Pandas and Jupyter Notebooks.

Resumen proporcionado por:

Bryan Van de Ven

Contenido Multimedia de bokeh python

Las reseñas de G2 son auténticas y verificadas.

Así es como.

Clare S.

Research and Instrumentation Analyst

Software de Computadora

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

3/5/2019

"Amor por usar bokeh para gráficos interactivos."

5/5

¿Qué es lo que más te gusta de bokeh python?

Me gusta cómo hay varias plantillas de gráficos interactivos predefinidas que te permiten generar gráficos interactivos con una sola línea de código, pero que también hay espacio para la personalización más allá de eso. Es bastante fácil comenzar con bokeh para hacer gráficos interactivos simples pero útiles y páginas web. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de bokeh python?

He tenido algunos problemas para hacer que ciertas funciones funcionen y al final he terminado por rendirme. Hay una curva de aprendizaje al intentar hacer cosas muy personalizadas, sin mucha documentación. También es difícil de depurar y requiere aprender algo de JavaScript, lo cual es útil pero aumenta la curva de aprendizaje. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Recomendaciones a otros que estén considerando bokeh python:

Recomendaría este paquete a los usuarios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay bokeh python ¿Y cómo te beneficia eso?

Utilizo Bokeh para hacer gráficos interactivos para que mi equipo en el trabajo los use. Usamos estos para monitorear la salud del instrumento científico en el que trabajamos y es útil tener estos en lugar de gráficos estáticos. La captura de pantalla que adjunté es parte de una página web interactiva que hice con Bokeh que permite filtrar datos de nuestro instrumento de un subconjunto específico para mostrar, y luego descargar una tabla. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Dorian N.

Data Engineer

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

6/28/2019

"Visualización de datos en Python para análisis avanzado"

4/5

¿Qué es lo que más te gusta de bokeh python?

Me gusta el paquete de Python bokeh porque me permite visualizar datos de maneras que antes eran inalcanzables. Este paquete me permite impulsar el análisis de una manera que impresiona a mi equipo. Realmente ha cambiado la forma en que hacemos ingeniería de datos en nuestro equipo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de bokeh python?

No me gusta este paquete porque a veces es algo difícil de usar, la documentación no es la mejor y a veces es poco clara. Este paquete definitivamente necesita una mejor documentación escrita y compartida. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay bokeh python ¿Y cómo te beneficia eso?

Los problemas que estoy resolviendo con este paquete son mejorar y actualizar nuestros métodos de realizar análisis de varios conjuntos de datos financieros. Soy el pionero en el equipo que busca soluciones que puedan reemplazar nuestras soluciones a nivel empresarial que tenemos implementadas con herramientas de código abierto que sean igual de buenas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Alex J.

Data Analyst

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

7/23/2019

"¡Visualización de datos simplificada en Python!"

4.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de bokeh python?

Me encanta la biblioteca bokeh en python porque me permite crear visualizaciones de datos de manera programática para el trabajo analítico de formas que antes no eran posibles, donde usábamos software lento y torpe. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de bokeh python?

No me gusta que Bokeh Python sea completamente de código abierto y no tenga soporte de pago. Sería genial si los productos de código abierto tuvieran mejor soporte. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Paolo D.

Software Developer in Test

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

1/17/2019

"Una imagen vale más que mil palabras, un buen gráfico vale aún más."

5/5

¿Qué es lo que más te gusta de bokeh python?

Con Bokeh, puedo crear gráficos interactivos que dieron una dimensión completamente nueva a mis informes de pruebas de rendimiento. No solo se ven hermosos, sino que me permiten ilustrar conceptos de manera interactiva, sin generar diferentes gráficos que son solo versiones ampliadas o números simples: puedo mostrar los números al pasar el cursor sobre el gráfico generado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de bokeh python?

me tomó un tiempo obtener la configuración correcta. Matplotlib funciona casi de inmediato, bokeh requiere muy poco para producir un buen gráfico, pero bastante trabajo para obtener exactamente lo que deseas. De todos modos, esto se justifica por el hecho de que el resultado final es más cautivador que Matplotlib e interactivo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Recomendaciones a otros que estén considerando bokeh python:

Cuidado con la dependencia de NumPy: podría ser complicado de instalar en algunos sistemas operativos. Aparte de esto, la instalación fue fluida y la curva de aprendizaje lo suficientemente suave como para comenzar a producir registros en los primeros minutos de uso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay bokeh python ¿Y cómo te beneficia eso?

Logré automatizar todo el proceso de pruebas de rendimiento al reemplazar la herramienta antigua que estábamos usando. Ya no necesito depender de una caja negra de terceros, que solo producía ciertos gráficos, puedo personalizar la salida que quiero y formatearlos de una manera más comprensible. Además, la inspección de resultados individuales (sobre millones de muestras) es mucho más fácil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

John Paul S.

Rewards Live

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

7/20/2019

"Análisis de datos simplificado en Python"

4.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de bokeh python?

Me gusta Bokeh Python porque me permite optimizar mis flujos de trabajo de análisis de datos para poder mostrar mejor diferentes tipos de datos a una gran audiencia. Hace que los datos sean más fáciles de entender con los diversos tipos de gráficos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de bokeh python?

No me gusta que Bokeh sea una biblioteca de código abierto que es algo difícil de entender en su forma de documentación, quizás porque personas muy avanzadas la escribieron. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios

Empresa (> 1000 empleados)

3/4/2019

"Biblioteca de visualización de datos"

4/5

¿Qué es lo que más te gusta de bokeh python?

Bokeh me permite a mí y a mi equipo visualizar datos e información de una manera que antes no era posible con las herramientas de BI torpes que solíamos usar. Creo que lo que más me gusta de Bokeh es lo fácil que es de instalar y usar porque es de código abierto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de bokeh python?

Con el código abierto viene el problema del soporte. No hay mucho soporte disponible además de una guía para desarrolladores que está disponible en su sitio web, así que es mejor tener un equipo de ingenieros listo para profundizar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Recomendaciones a otros que estén considerando bokeh python:

Esta es una gran biblioteca para probar y usar. La documentación es clara y comprensible si tienes un equipo de desarrollo. En general, buena biblioteca para probar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay bokeh python ¿Y cómo te beneficia eso?

Los problemas empresariales resueltos con Bokeh son variados. Los beneficios que he percibido son la capacidad de visualizar datos utilizando métodos estadísticos avanzados que herramientas como Tableau e IBM Cognos simplemente no pueden. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Dan G.

Analyst, Technology

Pequeña Empresa (50 o menos empleados)

3/5/2019

"La ciencia de datos en su máxima expresión."

5/5

¿Qué es lo que más te gusta de bokeh python?

Bokeh es una biblioteca de visualización fenomenal en Python. Como científico de datos, estás constantemente buscando formas de expresar datos de manera más comprensible y Bokeh te permite hacer precisamente eso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de bokeh python?

Creo que lo que no me gusta de esta biblioteca es la curva de aprendizaje. No es fácil aprender cada nueva función y lleva tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Recomendaciones a otros que estén considerando bokeh python:

Bokeh es una biblioteca que cada empresa debería aprender a usar y esforzarse por entender para poder mejorar sus habilidades en ciencia de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay bokeh python ¿Y cómo te beneficia eso?

Bokeh me permite a mí y a nuestro equipo de científicos de datos visualizar mejor los datos y saber exactamente qué está sucediendo con conjuntos de datos en constante crecimiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en E-Learning

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

1/30/2019

"Bokeh: Grandes visualizaciones interactivas y simples. Casi tan buenas como plotly."

4/5

¿Qué es lo que más te gusta de bokeh python?

Me gusta que sea bastante fácil crear visualizaciones dinámicas en HTML que se vean elegantes y se sientan bien. Dado que aprendí R antes que Python para estadísticas y visualizaciones, definitivamente prefiero la sintaxis de ggplot2 de R (que plotly puede convertir fácilmente a una versión HTML con plotly::ggplotly()). Sin embargo, para el trabajo en Python que hago (cuando mis compañeros prefieren cuadernos de Python, etc.), ¡la capacidad de bokeh es genial! La API es bastante consistente en diferentes tipos de gráficos, lo cual es excelente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de bokeh python?

Aunque Bokeh es bastante fuerte para crear visualizaciones atractivas, encuentro más difícil personalizar los temas y características de los gráficos en comparación con algunas otras bibliotecas de visualización. Sin embargo, también me impresiona más la configuración predeterminada de cualquier gráfico de Bokeh. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Recomendaciones a otros que estén considerando bokeh python:

Visualizaciones estáticas, probablemente comienza con seaborn (no uses matplotlib a menos que sepas lo que estás haciendo). Visualizaciones dinámicas, definitivamente aprende bokeh, tal vez también plotly. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay bokeh python ¿Y cómo te beneficia eso?

Normalmente usamos Bokeh como una forma de código abierto para visualizar rápidamente un nuevo conjunto de datos de varias maneras, de modo que luego podamos compartir una URL interna o una página HTML plana con otros compañeros de trabajo o la gerencia. La capacidad de enviar un archivo HTML a otra persona y permitirle explorar los datos fácilmente hace que mi trabajo sea mucho más autosuficiente y sencillo. Lo encuentro excelente para permitir que la gerencia encuentre sus propios insights a partir de datos en bruto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Bisma B.

Data Analyst

Tecnología de la información y servicios

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

1/29/2019

"Biblioteca Bokeh para visualización"

3.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de bokeh python?

La biblioteca tiene mucho potencial para crear un arcoíris de visualizaciones. Me gusta que los paneles de control sean interactivos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de bokeh python?

Los recursos de ayuda o recursos de aprendizaje son limitados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en Petróleo y energía

Pequeña Empresa (50 o menos empleados)

3/3/2019

"Buena biblioteca de visualización"

2.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de bokeh python?

Fácil de aprender y usar, bueno para gráficos interactivos básicos. Te permite proporcionar gráficos en muchos medios (html, cuaderno y servidor). Buena alternativa a plotly y pygal. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de bokeh python?

Plotly ofrece un nivel mucho mayor de interactividad que Bokeh desde el principio. Bokeh tiene un problema con su documentación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.