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JupyterHub on Kubernetes绘图支持软件

openthings
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发布于 2018/07/04 08:51
字数 654
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JupyterHub on Kubernetes绘图支持软件

Jupyter主要通过python notebook提供数据分析功能,现在也称为机器学习和数据科学家的新宠。那么,绘图和可视化功能也是其中的必选项了。目前,支持python的图形库主要有Matplotlib、Bokeh、Echarts、Plotly等,其支持能力有所差别。

  • Matplotlib是在后台完成绘制,可以支持本地和服务器运行,发展多年,兼容性和稳定性好,资源丰富。鉴于下面的一些库虽然效果很好,但是与Jupyter Notebook的兼容性不好,所以在JupyterLab中目前首选还是Matplotlib。
  • Bokeh和Echarts主要是在前端绘制,利用HTML的特性创建出色的效果,但是目前的JupyterLab还不支持(需要安装支持插件),显示不出来(装了插件目前也还是有问题)。
  • Echarts通过pyecharts项目提供python和jupyter支持,不过目前对JupyterLab的支持还有问题。
  • Plotly是后端渲染、前端显示的模式,需要连接到服务和账号登录才能使用。安装后通过提供的演示账号无法在Jupyterhub中运行起来,放弃。
  • Python和NoteBook资源:

下面对一些资源给出说明和索引:

Matplotlib

python上的经典绘图工具,支持桌面、Notebook和JupyterLab。

Bokeh

Bokeh以前端渲染为主,后端有python脚本支持。在jupyterlab中使用需要安装插件,安装命令如下:

jupyter labextension install jupyterlab_bokeh

该项目在 https://github.com/bokeh/jupyterlab_bokeh,目前的0.5.0版本安装不成功,我用的系统是Ubuntu16.04 + Kubernetes1.10.2 + JupyterHub + JupyterLab 0.32.1 ,还需要进一步修改和完善。

Echarts

Echarts是个纯客户端绘图库,通过pyecharts提供了后端的python编程支持。不过目前对JupyterLab的支持还有不少问题。

Plotly

Plotly通过后端渲染、前端展示,功能较多,但需要服务器和在线账号登录支持。安装后通过提供的演示账号无法在Jupyterhub中运行起来,放弃。

 

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