文件名称：my_hv_gallery:讨论Gitter的HV gif
文件大小：78.72MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-01 07:07:34
JupyterNotebook
我的小互动可视化画廊 在这个项目中，我收集了一些示例代码片段，这些代码片段展示了各种可视化效果，这些可视化效果对于基于细胞的高通量筛选数据分析可能有用，例如，平板浏览器，带有图像链接的散点图等。 其中大多数是基于全视角和/或散景的。 大部分内容只是通过示例代码从它们各自的文档中复制和粘贴而来，仅作了很小的修改。 这也适用于代码片段和动画gif，以说明有关gitter / bokeh通道的问题或它们的存储库中的问题。 沃尔克·德·希尔森斯坦 画廊 平板浏览器 选择其他 板块 值/特征 色彩图 百分位数范围 使用自定义工具提示链接回源功能来源的图像。 通过在散点图中选择来更新HTML Div中的缩略图和值 分割时间/体积系列的尺寸，调整颜色图和值范围 Ipyvolume散景链接选择演示 这只是ipyvolume开发人员在提供的示例的略微修改。
【文件预览】：
my_hv_gallery-master
----3DScatterPlots()
--------bokeh_ipyvolume.gif(711KB)
--------3D_Scatterplot_matplotlib.ipynb(166KB)
--------Scatterplot_ipyvolume.ipynb(246KB)
--------3D_Scatterplot_mayavi.ipynb(3KB)
----cmap_scale.gif(13.27MB)
----DynamicThumbnailGeneration()
--------Readme.md(1KB)
--------flask_hello.py(146B)
--------serve_image.py(840B)
----Plateviewer()
--------Plateviewer.ipynb(2.22MB)
--------plateviewer_tools.py(2KB)
--------plateviewer_conda_env.yml(12KB)
--------GetAnimatedGifURLs.ipynb(175KB)
--------giphy_urls.csv(76KB)
--------Plateview_demo.gif(9.05MB)
----DivFromSelection()
--------selection_from_ndoverlay.ipynb(2.24MB)
--------selection_example.ipynb(2.29MB)
--------GalleryFromScatterPlotgif.gif(4.46MB)
--------df.csv(58KB)
--------scatter_economic_ndoverlay.gif(3.31MB)
--------selection_from_scatter.gif(3.46MB)
----environment_scatterplot.yml(9KB)
----README.md(1KB)
----HoverToolClippingAndTransparencyExample.ipynb(2.18MB)
----Images_with_interactors()
--------Dynamic_map_interactor.ipynb(3.21MB)
--------Images_with_interactors.ipynb(46.14MB)
--------dynamic_map_interact_zt_cmap_vmin_vmax.gif(6.23MB)
----.gitignore(1KB)
----Mar-28-2018 11-18-58.gif(4.41MB)