Bokeh 是一个用于创建交互式图表和可视化的大数据应用库。它支持在网页上展示交互式图表,并且可以很容易地与 Python 中的数据分析库如 Pandas 和 NumPy 进行集成。

快速入门

  1. 安装 Bokeh

    • 使用 pip 安装 Bokeh:
      pip install bokeh
      
  2. 创建基础图表

    • 下面是一个简单的 Bokeh 图表示例:

      from bokeh.plotting import figure
      from bokeh.io import show
      
      p = figure(title="基础图表", tools="pan,wheel_zoom,box_zoom,reset")
      p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], size=10, color='blue', alpha=0.5)
      show(p)
      
  3. 交互式图表

    • Bokeh 支持多种交互式元素,如滑块、下拉菜单等。以下是一个添加了滑块的交互式图表示例:

      from bokeh.models import Slider
      from bokeh.plotting import figure
      from bokeh.io import show
      
      p = figure(title="交互式图表", tools="pan,wheel_zoom,box_zoom,reset")
      x = [1, 2, 3, 4, 5]
      y = [1, 2, 3, 4, 5]
      
      p.line(x, y, line_width=2)
      
      slider = Slider(start=0.1, end=10, value=1, step=0.1, title="调整透明度")
      p.add_tools(HoverTool(tooltips=[("x", "$x"), ("y", "$y")]))
      p.add_tools(SliderTool(slider=slider))
      
      callback = CustomJS(args=dict(slider=slider, p=p), code="""
      p.glyph.fill_alpha = slider.value;
      """)
      slider.js_on_change('value', callback)
      show(p)
      

更多资源

想要了解更多关于 Bokeh 的内容,可以访问我们的Bokeh 教程页面

图片示例

Bokeh 图表示例